高斯混合模型

最新推荐文章于 2025-12-03 17:31:48 发布
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#机器学习 #人工智能

高斯混合模型是一种概率模型，常用于数据建模，尤其在聚类和密度估计中。它是由多个高斯分布组合而成，每个观测值被假设来自其中一个高斯分布。GMM通过Expectation-Maximization(EM)算法进行参数估计，从而识别数据的潜在结构。
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高斯混合模型 Gaussian Mixture Model | GMM
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作者：Oscar Contreras Carrasco翻译：老齐图书推荐：《数据准备和特征工程》机器学习可以分为两个主要领域：有监督学习和无监督学习。两者的主要区别在于数据的性质以及处理数据的方法。聚类是一个无监督学习的算法，利用这个算法可以从数据集里找到具有共性的点簇。假设我们有一个如下所示的数据集：我们的工作是找到看起来很接近的点簇(聚类)。按照图中所示的分布，可以清楚地识别出两个聚...
一文读懂高斯混合模型
m0_74259787的博客
12-29 4173
在扩散模型（Diffusion Models）中，高斯分布扮演着至关重要的角色。这些模型使用一系列逐步添加噪声的过程来将数据逐渐“扩散”到随机噪声，然后再通过逆过程从噪声中恢复原始数据。
高斯混合模型GMM
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高斯混合模型假设数据是由多个高斯分布混合生成的，其概率密度函数是多个高斯分布的加权和：
高斯混合模型聚类算法的实现
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高斯混合聚类（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种基于概率模型的聚类算法。它假设每个簇都由多个高斯分布组成，即每个簇的数据点都是从不同的高斯分布中采样得到的。在高斯混合模型中，每个簇由以下三个参数定义：均值向量（mean vector）、协方差矩阵（covariance matrix）和权重（weight）。GMM的核心在于它能够捕捉数据中的复杂结构，允许数据点以不同的概率属于多个聚类。
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在机器学习领域，我们可以区分为两个主要领域:监督学习和无监督学习。两者的主要区别在于数据的性质以及处理数据的方法。聚类是一种无监督学习问题，我们希望在数据集中找到具有某些共同特征的点的聚类。假设我们有这样一个机器学习数据集:我们的工作是找到一组看起来很接近的点。在这种情况下，我们可以清楚地识别出两组点，我们将分别把它们标记成蓝色和红色:请注意，我们现在引入了一些额外的符号。这里，μ1和μ2是每个聚...
高斯混合模型聚类_高斯混合模型(Gaussian mixture models)
weixin_39950470的博客
11-26 2951
sklearn.mixture是一个可以用来学习高斯混合模型(支持对角线(diagonal)，球面(spherical)，平移(tied)和全协方差矩阵(full covariance matrices))的工具包，同时它还提供了对混合分布进行抽样，以及从数据训练拟合混合模型的功能。它还提供了一些工具帮助我们确定分量的合适数量。二元高斯混合模型(Two-component Gaussia...
高斯混合模型（GMM）实现与应用全解析：从 EM 算法到实战案例
Tekin 是深耕技术 20 年的全栈实战派专家，精通 Go/Python/Java 等多语言开发。博客专注技术原理与实战结合，深度解析 Python 高阶编程、Go 语言架构、数据库优化等硬核内容。涵盖并发编程、机器学习、云原生等前沿领域，通过真实案例拆
03-07 2123
本文通过解析 GMM 的核心原理与实现细节，揭示了其在聚类分析中的优势与局限性。重点强调了 EM 算法的推导逻辑、协方差矩阵的类型选择对模型性能的影响，以及与 K-means 等算法的对比。结合实际案例，展示了 GMM 在复杂数据建模中的应用潜力。读者可通过实践教程代码，进一步掌握参数调优与模型部署技巧。通过上述案例可见，GMM 的灵活性使其在多领域发挥作用：数据建模：金融、地理信息、语音信号等复杂分布的拟合。决策支持：基于概率的软分类为精准营销、风险评估提供依据。技术融合。
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本文系统性地介绍了决策树模型及其相关算法。首先阐述了决策树的基本结构与学习过程，重点讨论了如何通过最大化信息增益选择最优划分特征，并详细解释了熵作为纯度衡量指标的计算方法。文章涵盖了分类树与回归树的构建逻辑，包括离散特征处理（独热编码）和连续特征阈值选择。 进一步，文章深入探讨了决策树集成方法，重点分析了随机森林算法通过放回抽样和特征随机选择来增强模型鲁棒性的机制。特别介绍了XGBoost算法的核心优势：自适应样本权重调整、内置正则化和高效实现。最后，文章对比了决策树集成与神经网络的应用场景。
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