网上太多讲解例子,反而看的人云里雾里,我用自己的理解,旨在用最少的公式,用最短的时间来理解GMM。讲解不足之处,还望指正。 1.概述 高斯混合模型给出了一些点被分配到每个 …
相比其他模型它有什么优势?望举例 遇到怎样的问题或数据特征时用高斯模型比较合适?
2020年4月24日 · 高斯混合模型(Gaussian Mixed Model)指的是多个高斯分布函数的线性组合,理论上GMM可以拟合出任意类型的分布,通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的 …
在统计学中,混合模型(Mixture model)是用于表示总体群体中亚群体的存在的概率模型。
2020年6月27日 · 知乎,中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台,于 2011 年 1 月正式上线,以「让人们更好的分享知识、经验和见解,找到自己的解答」为品牌使命。知乎 …
2021年7月5日 · em算法-模型参数估计. 获取新的参数 后,继续迭代,直至符合停止条件。. 以上就是对em算法的介绍,后面我们详细讲解下em算法在高斯混合聚类模型(gmm)中的推导。
2017年12月3日 · 第9章 Mixture Models and EM这里先截下目录,挖个坑 前面章节提到了Gaussian distribution建模能力的局限性——单峰,本章节引入Mixtures of Gaussians来解决这 …
参考[1]的第四章:Linear Models for Classification,和百度百科[2]中关于LDA的解释,LDA应该是Fisher’s linear discriminant算法,这是一种将数据投影后,使类间距离最大的算法。
知乎,中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台,于 2011 年 1 月正式上线,以「让人们更好的分享知识、经验和见解,找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业 …
2018年12月5日 · 文/陈运文 达观数据CEO. 什么是高斯混合模型(Gaussian Mixture Model) 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)通常简称GMM,是一种业界广泛使用的聚类算法,该 …