GMM 模型需不需归一化问题

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探讨在高斯混合模型(GMM)中添加一维scale较大的特征是否需要进行归一化处理，结论为根据数学推导，此类特征无需归一化。

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工作中遇到的问题：在GMM模型中添加一维scale比较大的特征，需不需要归一化

答案：不需要，推导如下：

 

 

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GMM混合高斯模型
AI天才研究院
10-02 789
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深度学习笔记——归一化、正则化
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11-21 2656
本笔记介绍深度学习中常见的归一化、正则化。
【机器学习】高斯混合模型详解
sxl的博客
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学习高斯混合模型主要是因为在学习生成模VAE的过程中有许多不理解的地方，经过学习发现很多前置知识都是来源于高斯混合模型和EM算法，因此需要掌握高斯混合模型和EM算法。换言之概率模型表示了观测数据在总体中的概率分布，它是由K个子分部组成的混合分布。一般来说，一个混合模型可以使用任何概率分布，这里使用高斯混合模型是因为高斯分布具备很好的数学性质以及良好的计算性能。在使用之前需要对概率分布进行归一化，即曲线下面的面积之和为1，这样才能确保返回的概率密度在允许的取值范围内。个单高斯模型组合而成的模型，这。
2、哪些机器学习算法不需要做归一化处理？
做一个快乐学习者
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在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型一般都是需要归一化的，比如线性回归、logistic回归、KNN、SVM、神经网络等模型。 但树形模型不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，如决策树、随机森林(Random Forest)。 其他如管博士所说，我归一化和标准化主要是为了使计算更方便 比如两个变量的量纲不同 可能一个的数值远大于另一个那么他们同时作为变量的时候 可能会造成数值计算的问题，比如说求矩阵的逆可能很不精确 或者梯度下降法的收敛比较困难，还有如果需要计.
Opencv图像分割 -- GMM（高斯混合模型）方法
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08-23 4957
高斯分布（Gaussian distribution）有时也被称为正态分布（normal distribution），是一种在自然界大量存在的、最为常见的分布形式。用一个简单的例子来说明。例：如果我们对大量的人口进行身高数据的随机采样，并且将采得的身高数据画成柱状图，将会得到如图1所示的图形。这张图模拟展示了334个成人的统计数据，可以看出图中最多出现的身高在180cm左右2.5cm的区间里。图1 由334个人的身高数据构成的正态分布直方图这个图形非常直观的展示了高斯分布的形态。
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靓仔沾点健忘症，写给时间下游的自己
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卷积核对要卷积的tensor对应通道对应点相乘后相加GAN之所以是对抗，是因为GAN的内部是竞争关系，一个是generator，它的工作是生成图片，并且尽量使其看上去来自于训练样本，另一个discriminator，它的任务是判断真实样本和生成样本。一个生产假币，一个分辨假币和真币。
如何理解GMM模型及应用
机器学习，深度学习
04-23 1万+
什么是GMM? GMM全称Gaussian Mixture Model，是一种机器学习算法，是一种聚类模型，它是多个高斯分布函数的线性组合。 GMM解决什么问题? 通常用来解决同一集合下的数据包含多种不同分布的情况。 GMM概率分布模型的形式？ GMM的求解参数？ （mu,thera,W）为高斯混合模型需要求解的参数。K:为簇的个数，需要人为确定。 GMM求解参数的方法？ E...
GMM-GMR-v2.0.rar_GMM_GMM-GMR_V2 _高斯混合回归_高斯混合模型
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GMM模型训练工具
11-11
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基于MATLAB的声纹识别系统：MFCC特征提取与GMM模型训练实现内外声音识别 Matlab
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