Howtosignalprocessing
- Która metoda jest stosowana do oszacowania parametrów modelu mieszanki Gaussa?
- Które podejście są stosowane przez modele mieszanki Gaussa?
- Jaki jest model mieszanki Gaussa, do czego jest używany?
- Jaki algorytm jest używany w GMM?
Która metoda jest stosowana do oszacowania parametrów modelu mieszanki Gaussa?
Parametry GMM są szacowane przy użyciu iteracyjnego algorytmu oczekiwania - Maximization (EM) (Redner i Walker, 1984).
Które podejście są stosowane przez modele mieszanki Gaussa?
Obiekt Gaussianmixture implementuje algorytm oczekiwania maksymalizacji (EM) dla dopasowania modeli mieszanki gaussa.
Jaki jest model mieszanki Gaussa, do czego jest używany?
Modele mieszanki Gaussa (GMM) to rodzaj algorytmu uczenia maszynowego. Służą one do klasyfikowania danych na różne kategorie na podstawie rozkładu prawdopodobieństwa. Modele mieszanki Gaussa można stosować w wielu różnych obszarach, w tym w finansach, marketingu i wielu więcej!
Jaki algorytm jest używany w GMM?
Algorytm EM w GMM
Te dwa kroki są powtarzane do momentu osiągnięcia konwergencji. W ten sposób możliwy jest przełącznik między etapem E i etapem M, zgodnie z losowo zainicjowanymi parametrami.
