高斯混合模型

最新推荐文章于 2025-12-07 22:02:03 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。
聚类分析 | 高斯混合模型（Python）
天天酷科研的博客
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聚类分析 | 高斯混合模型（Python）
高斯混合模型 Gaussian Mixture Model | GMM
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本文主要简单介绍了高斯混合模型的基本概念，优缺点，应用场景，建模时的注意事项，评价指标，实现方法，python示例和模型参数等。
高斯混合模型聚类_什么是高斯混合模型
weixin_39614874的博客
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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
qq_52568590的博客
10-09 1357
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
ZHW-鲜橙大AI课题组的博客
06-02 1779
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。
高斯混合模型聚类_高斯混合模型的解释及Python实现
weixin_39943442的博客
11-23 1341
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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高斯混合模型：模拟高斯混合模型-matlab开发
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高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种概率模型，广泛应用于数据建模、聚类和降维等领域。在MATLAB中，我们可以利用其内置的统计工具箱来实现GMM的开发和应用。GMM假设数据是由多个高斯分布（正态分布...
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基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别matlab.zip_calcpost_gmm 训练_混合高斯模型_话者识别_高斯混合模型
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在本项目中，我们利用高斯混合模型（GMM）作为核心算法进行说话人识别。GMM是一种统计建模方法，常用于语音处理、模式识别等领域。下面将详细介绍GMM及其在说话人识别中的应用。 高斯混合模型（GMM）是概率模型，由...
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使用高斯混合模型 (GMM) 进行聚类：用于聚类的高斯混合模型的简单实现-matlab开发
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基于python的高斯混合模型（GMM 聚类）的 EM 算法实现
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高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是其中一种常用的聚类技术，尤其适用于处理连续型数据。本篇文章将深入探讨如何使用Python实现基于GMM的聚类，并结合EM（Expectation-Maximization）算法来优化模型参数...
高斯混合模型 高斯自回归方法
03-28
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种概率模型，它假设数据是由多个高斯分布（正态分布）的混合体生成的。在机器学习和统计领域，GMM广泛应用于聚类、密度估计以及概率密度函数的建模等任务。这种模型...
【机器学习】23-25 决策树 & 树集成
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12-02 1044
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。
0011机器学习特征工程
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12-03 724
本文系统介绍了机器学习特征工程的关键内容，包括特征工程在机器学习流程中的重要性、数据处理方法和降维技术。主要内容涵盖：1）特征工程的核心作用是通过数据预处理提升模型效果，包括异常值处理、数据平衡、文本向量化等；2）详细讲解了数据清洗、缺失值填充、标准化/归一化、One-Hot编码等基础处理方法；3）重点阐述了文本特征提取技术（词袋法、TF-IDF）和降维方法（特征选择、PCA、LDA）。文章强调特征工程需结合业务场景进行特征衍生和优化，占整个开发流程30%-50%的工作量，是机器学习项目成功的关键环节。
学习笔记二十三：支持向量机-间隔与支持向量
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12-02 707
本文介绍了支持向量机(SVM)的基本原理。SVM通过在样本空间中寻找最优划分超平面来实现分类，其核心思想是最大化分类间隔以提高泛化能力。关键概念包括：划分超平面的数学表示（由法向量和位移项定义）、支持向量（决定超平面位置的最近样本点）以及间隔（反映分类置信度）。SVM的基本型是一个凸二次规划问题，通过最小化法向量范数平方来最大化间隔，同时满足所有样本正确分类的约束条件。该方法具有理论严谨、模型稀疏、全局最优等优势，是经典的分类学习算法。
用于机器学习的 Podman 简介：简化 MLOps 工作流程
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