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(1231)
视频
沙龙
2
回答
具有
最小
协方差
的
混合
高斯
模型
(
GMM
)
python
拟合
加权
数据
python
、
opencv
、
scikit-learn
、
cluster-analysis
、
expectation-maximization
我想使用
python
将
高斯
混合
模型
拟合
到一组
加权
数据
点。 我尝试了sklearn.mixture.
GMM
(),它工作得很好,只是它对所有
数据
点
的
权重都是一样
的
。这同样可以很好地工作,但具有与sklearn.mixture.
GMM
相同
的
问题,此外,似乎无法更改
协方差
所允许
的
最小
值。或者,有没有办法将
协方差
浏览 4
提问于2016-04-05
得票数 2
1
回答
如何在不需要适应
数据
的
情况下定义
高斯
混合
模型
?
python-3.x
我试图定义一个
高斯
混合
模型
来计算概率。
gmm
.covars_ = adj_variances porto = [41.15
浏览 1
提问于2019-08-15
得票数 2
1
回答
predict_proba不适用于我
的
高斯
混合
模型
(sklearn,
python
)
python
、
scikit-learn
、
mixture-model
、
gmm
运行
Python
3.7.3feat_2 = [1.4,.9,4,3.9, 2.3] test_df = pd.DataFram
浏览 22
提问于2019-07-11
得票数 4
2
回答
高斯
混合
模型
中矢量
的
采样部分
python
、
numpy
、
random
、
normal-distribution
、
mixture-model
我只想从
高斯
矩阵
的
平均值和
协方差
矩阵中提取一个向量
的
一些元素。我
用
高斯
混合
模型
(
GMM
)计算
数据
。我正在使用以下步骤和学习技巧: 我在这里看到了两个问题。(A)如何从
高
浏览 5
提问于2014-10-18
得票数 1
3
回答
理解
高斯
混合
模型
的
概念
matlab
、
machine-learning
、
classification
、
cluster-analysis
、
mixture-model
我试图通过阅读在线资源来理解
GMM
。我已经使用K-means实现了聚类,并正在查看
GMM
与K-Means
的
比较结果。以下是我
的
理解,如果我
的
概念是错
的
,请告诉我:
GMM
类似于KNN,在这两种情况下都实现了聚类。但在
GMM
中,每个簇都有自己独立
的
均值和
协方差
。此外,k-means执行
数据
点到集群
的
硬分配,而在
GMM
中,我们得到独立
高斯
分布
浏览 4
提问于2014-09-24
得票数 25
回答已采纳
1
回答
scikit-learn
GMM
产生正对数概率
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
mixture-model
我正在使用
python
scikit-learn包中
的
高斯
混合
模型
来训练我
的
数据
集,但是,我在编码时发现了这一点-- G.fit(...)得到
的
对数概率是正实数...为什么会这样呢?对数概率不一定是负
的
吗? 我懂了。
高斯
混合
模型
返回给我们
的
是对数概率“密度”而不是
浏览 1
提问于2012-08-29
得票数 7
回答已采纳
1
回答
用于
GMM
学习
的
EM实现中
的
空组件处理
matlab
、
cluster-analysis
、
mixture-model
在MATLAB中,我试图
用
EM实现一个
高斯
混合
模型
的
学习。该项目需要对标准
GMM
模型
进行
一些稍后
的
修改,这就是为什么我不使用现成
的
实现,如VLFeat或Stats。推出一个实现将是一个学习
的
经验,并容易定制以后。 处理空
的
集群。当
GMM
浏览 1
提问于2014-11-29
得票数 1
1
回答
如何使用状态
模型
来
拟合
数据
python
、
numpy
、
scipy
、
statsmodels
我有一个
数据
集,我需要适合一个GEV分布。
数据
是一维
的
,并存储在一个numpy数组中。目前,我正在使用scipy.stats.genextreme.fit(data),它工作正常,但给出了完全不准确
的
结果(通过绘制
的
pdf明显)。经过研究发现,我
的
数据
并不适合于日志空间,这是它
的
MLE
拟合
算法中
的
一部分,所以我需要尝试一些类似
GMM
的
方法,而这种方法只能在状态
模型
浏览 1
提问于2014-03-19
得票数 1
1
回答
检测植物图片中
的
所有分支
image
、
matlab
、
image-processing
、
computer-vision
、
image-segmentation
我想知道下图中能检测到所有绿色树枝
的
东西。[outIm,whatScale,Direction] = FrangiFilter2D(double(img), options);然后
进行
Hough变换以检测所有的行P = houghpeaks(H,100,'threshold:))),'Nh
浏览 1
提问于2016-01-24
得票数 10
1
回答
如何获取
GMM
集群
的
非规范化责任?
python
、
scikit-learn
、
probability
、
mixture-model
我已经
用
sklearn训练了一个
高斯
混合
模型
,我正在尝试获得给定聚类均值和方差
的
数据
点
的
非归一化责任。import numpy as nplpr = (
浏览 3
提问于2014-03-21
得票数 1
2
回答
什么是等价于matlab
的
‘matlab’函数?
python
、
matlab
、
scipy
、
mathematical-optimization
我正在尝试使用将一些
数据
拟合
到
混合
模型
中。在Matlab中,代码如下mixtureModel = ...'options', options);我想知道如何在
Python
中实现等效
的
计算。我研究了scipy.optimize.minimize,但这似乎并不是Matlab
的
mle
的
替代品。 我有点迷茫和不知所措,有人能为我指出正
浏览 2
提问于2014-10-20
得票数 2
1
回答
理解
高斯
混合
模型
python
、
scikit-learn
我正在尝试理解scikit-learn
高斯
混合
模型
实现
的
结果。看一下下面的例子: #!,然后将
高斯
混合
模型
拟合
到这些
数据
。我一直认为,我可以从
GMM
拟合
中获取
高斯
分布
的
参数,并通过
对
它们求和,然后将积分归一化为1来构建完全相同
的
分布。但是,正如您在图表中看到
的
那样,从score_samples方法绘制
的
浏览 3
提问于2017-01-13
得票数 16
回答已采纳
2
回答
用
分数度量来评价
高斯
混合
模型
?
python-3.x
、
scikit-learn
、
gaussian
、
data-fitting
、
mixture-model
我有一维
数据
(列
数据
)。我使用
高斯
混合
模型
(
GMM
)作为密度估计,使用
Python
:中
的
这个实现。通过使用AIC/BIC准则,我可以确定元件
的
数量。在对
GMM
进行
拟合
后,给出了原始观测
的
核密度估计和从
GMM
提取
的
采样
数据
的
核密度估计。原始
的
和抽样
的
浏览 9
提问于2020-01-20
得票数 2
1
回答
用
scikit- Gaussian n.Miture.
GMM
寻找条件
高斯
混合
模型
python
、
scikit-learn
、
gaussian
、
normal-distribution
我使用
对
一些
数据
进行
多变量
高斯
混合
模型
的
拟合
(工作非常出色)。但我需要得到一个新
的
GMM
,条件是一些变量,而scikit工具包似乎无法做到这一点,这让我感到惊讶,因为它似乎是一个非常基本
的
事情想要做。维基百科我正在尝试做
的
事情(对于一个
高斯
,而不是
GMM
),这是可能
的
,我可能能够自己实现它,但我
的
矩阵数学不是很
浏览 3
提问于2015-01-28
得票数 5
回答已采纳
2
回答
如何在监督学习中形成和
最小
化分类自定义特征
machine-learning
、
classification
、
gradient-descent
我有一个问题,在理解如何形成基于特定数学公式
的
特征,以及如何调整权重。目的是为每一类独特
的
点绘制椭圆。椭圆保持在尽可能多
的
可能选择类型
的
点,而尽可能少
的
其他类型(在图片所附选定
的
黄色)。这是一个包含5个变量
的
公式,我们可以在此基础上绘制任意椭圆。https://www.desmos.com/calculator/65hlgysuy7 我可以根据
数据
集建立一个
模型
,计算特定点是在椭圆内(分数小于0
浏览 0
提问于2019-10-17
得票数 1
回答已采纳
1
回答
HMMlearn GMMHMM误差
python
、
debugging
、
hmmlearn
我正在尝试初始化几个
GMM
,以便与GMMHMM
的
gmms_属性一起使用。每个
GMM
实例具有不同
的
均值、权重和
协方差
,并充当GMMHMM
的
5分量
混合
物
的
一个组成部分。均值、权重和
协方差
由我想要
拟合
的
数据
集
的
(5-簇)k-均值算法确定,其中均值是每个簇
的
中心,权重是每个簇
的
权重,
协方差
是每个集群
的
浏览 3
提问于2016-05-08
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
对
GMM
发行版
的
不同组件
进行
采样?
python
、
scikit-learn
、
gmm
我使用sklearn
高斯
混合
模型
算法
对
我
的
数据
(12000, 3)
进行
聚类。我有3个簇。我
的
数据
中
的
每个点都代表了一个分子结构。我想知道如何
对
每个簇
进行
采样。我尝试过这个函数:
gmm
.sample(n_samples=20) 但它确实
对
整
浏览 0
提问于2018-03-29
得票数 0
1
回答
基于
高斯
均值
的
混合
高斯
模型
集预测输出
python
、
scipy
、
scikit-learn
我正在使用
GMM
分离出两个重叠
的
高斯
分布。一个是信号,另一个是背景。背景总是比信号具有更低
的
值和均值。大多数时候,
gmm
.means_
的
顺序是lower_mean,higher_mean,这使得它预测0作为背景,1作为信号。有时,均值
的
顺序是higher_mean,lower_mean,这使得
GMM
预测信号为0,噪声为1(与我想要
的
相反)。我希望具有较低平均值
的
高斯
是背景(0),具有较高平均值<em
浏览 9
提问于2017-07-25
得票数 0
1
回答
在
Python
中使用sklearn
拟合
高斯
混合
模型
太慢了--还有别的选择吗?
python
、
performance
、
opencv
、
gaussian
、
mixture-model
我需要在RGB图像上使用
高斯
混合
模型
,因此
数据
集相当大。这需要实时运行(从网络摄像头馈送)。我首先用Matlab编写了这个代码,对于1729 × 866
的
图像,我能够实现0.5秒
的
运行时间。最终应用程序
的
图像将更小,因此计时将更快。 但是,我需要使用
Python
和OpenCV来实现最终
的
应用程序(我需要它在嵌入式电路板上运行)。我翻译了我所有的代码,并用sklearn.mixture.
GMM
代替了Matlab中<em
浏览 0
提问于2016-05-18
得票数 1
1
回答
将二维
高斯
拟合
到二维值矩阵
python
、
numpy
、
gaussian
、
data-fitting
我试着
用
高斯
函数来
拟合
这组
数据
:它是一个具有值(概率分布)
的
2D矩阵。如果我在3D中绘制它,它看起来是这样
的
:就我
对
另一个问题()
的
理解而言,我需要计算我
的
数据
的
均值和
协方差
矩阵,而我需要
的
高斯
将正是由该均值和
协方差
矩阵定义
的
高斯
。然而,我不能正确地理解另一个问题<em
浏览 5
提问于2021-03-17
得票数 0
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