mixture

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我們如何使用MXNet創建混合密度網絡？

我正在評估RNet中的MXNet，我想模擬混合密度netowrks。有關Tensorflow，Keras和Edward的示例可以在此處找到：http://cbonnett.github.io/MDN_EDWARD_KERAS_TF.html 所示示例是正態分佈的混合。怎樣才能對MXNet進行相同的分析？

r regression gaussian mxnet mixture 2017-05-10

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斯坦的混合模型 - 矢量化

我現在正在學習斯坦，想要實現一個簡單的混合模型。 在參考手冊（斯坦參考-2.14.0）已經有一個解決方案： data { int<lower=1> K; // number of mixture components int<lower=1> N; // number of data points real y[N]; // observations } para

mixture-model stan rstan mixture 2017-02-03

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試圖創建一個3組分正常混合分佈的函數

我想創建一個R函數來生成3組分正常混合分佈與3個不同參數的樣本，但我不斷收到錯誤消息。 這裏是我當前的代碼 normal.mixture = function(n, mu1, sig1, w1, mu2, sig2, w2, mu3, sig3, w3) { p = c(w1, w2, w3) x=vector(mode="numeric", length=n) f

r function normal-distribution mixture 2016-11-08

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使用sklearn初始化Python中的高斯混合函數

我想要用sklearn來做高斯混合，但我想我錯過了一些東西，因爲它確實無法工作。 我原來DATAS是這樣的： Genotype LogRatio Strength AB 0.392805 10.625016 AA 1.922468 10.765716 AB 0.22074 10.405445 BB -0.059783 10.625016 我想要做一個高斯混合3種成分= 3種基因

python numpy scikit-learn gaussian mixture 2016-11-08

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使用組件參數進行的GaussianMixture初始化 - sklearn

我想使用sklearn.mixture.GaussianMixture來存儲高斯混合模型，這樣我就可以稍後使用它來使用score_samples方法在採樣點生成採樣或值。這裏是一個例子，其中部件具有以下重量，平均和協方差 import numpy as np weights = np.array([0.6322941277066596, 0.3677058722933399]) mu = np

python numpy scikit-learn gaussian mixture 2017-02-22

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這會產生一個雙變量數據（兩個變量）嗎？

我理解統計中變量的定義。假設我想生成的混合物的二元數據如下： 0.3正常（1,3）+ 0.7正常（2,5） 使用以下代碼： N <- 100000 #Sample N random uniforms U U <- runif(N) #Variable to store the samples from the mixture distribution ra

r mixture-model mixture 2017-06-04

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sklearn BayesianGaussianMixture基於多個數據點的聚類分配

我正在嘗試使用sklearn.mixture.BayesianGaussianMixture來適應一組軌跡。每個軌跡由一組數據點組成，例如， t_i = {x_i1, y_i1, x_i2, y_i2, ... , x_iN, y_iN}, 其中t_i是第i個軌跡和(x_ik, y_ik)是軌跡上的第k個點。例如，x_ik可以表示步驟k中機器人的狀態，y_ik可以表示機器人採取的動作。每個GP

scikit-learn cluster-computing gaussian bayesian mixture 2017-03-03

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