mixture-model

    1熱度

    1回答

    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

    1熱度

    1回答

    DP-GMM和在線集羣分配

    我期望scikit-learn的DP-GMM允許在給定新數據的情況下在線更新集羣分配，但sklearn的DP-GMM實現只有一個合適的方法。 我對變分推理的理解尚不清楚，我認爲在線更新集羣分配的能力是sklearn實現的特點，而不是無限GMM的變分推理。 如果有人能夠澄清這一點，並指出一個能夠在線更新集羣分配的實現，我將非常感激！ http://scikit-learn.org/stable/mo
    scikit-learn gaussian bayesian mixture-model dirichlet 2016-09-19

    0熱度

    1回答

    關於擬合正常+對數正態混合模型的問題

    我現在正在使用包含兩個組件的混合模型：正態和對數正態以適應矢量。 我嘗試使用JAGS，這裏是代碼： model { for(i in 1:N) { y[i] <- latent[i,index[i]+1] index[i] ~dbern(pi) latent[i,1]~ dlnorm(mu1,tau1) latent[i,2]~ dnorm(mu2
    jags mixture-model winbugs14 2016-09-21

    1熱度

    1回答

    ggplot混合模型R

    我有一個包含數值和分類變量的數據集。數字變量的分佈對於每個類別都不相同。我想爲每個分類變量繪製「密度圖」，以便它們在視覺上低於整個密度圖。 這與混合模型的組成部分類似，沒有計算混合模型（因爲我已經知道分解數據的分類變量）。 如果我根據分類變量對ggplot進行分組，則四種密度中的每一種都是實際密度並且合併爲一種密度。 library(ggplot2) ggplot(iris, aes(x = S
    r ggplot2 density-plot mixture-model 2016-09-23

    0熱度

    2回答

    將高斯混合模型擬合到單一特徵數據的正確方法是什麼？

    data是數據的一維數組。 data = [0.0, 7000.0, 0.0, 7000.0, -400.0, 0.0, 7000.0, -400.0, -7400.0, 7000.0, -400.0, -7000.0, -7000.0, 0.0, 0.0, 0.0, -7000.0, 7000.0, 7000.0, 7000.0, 0.0, -7000.0, 6600.0, -7400.0, -
    python machine-learning scikit-learn reshape mixture-model 2017-04-13

    0熱度

    1回答

    在matlab fitgmdist上進行高斯混合模型，但仍然出現錯誤:(

    你好堆棧溢出fam我一直在試圖找出如何在MATLAB上使用這個pesty fitgmdist來擬合高斯混合模型我已經取得了進展，但我仍然得到試圖初始參數的設定時出現錯誤，我得到以下錯誤： 初始協方差必須是3D陣列以K頁時「SharedCovariance」是 假的每一頁必須是一個方陣。如果 'CovarianceType'爲'full'，或者如果'CovarianceType'爲'對角線'，則其長
    matlab gaussian mixture-model 2016-09-26

    -1熱度

    2回答

    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

    0熱度

    1回答

    從sklearn的BayesianGaussianMixture非常大的對數概率

    我一直在使用python實驗sklearn的BayesianGaussianMixture（和GaussianMixture，它顯示相同的問題）。 我使用從分佈中抽取的許多項目來擬合模型，然後用一個伸出的數據集（一些來自分佈，一些在其外部）對模型進行測試。 是這樣的： X_train = ... # 70x321 matrix X_in = ... # 20x321 matrix of held
    python scikit-learn mixture-model 2016-11-24

    0熱度

    1回答

    潛在變量與高斯混合模型來推算缺失的數據

    我目前正試圖通過高斯混合模型來推測缺失的數據。 我的參考文獻是從這裏： http://mlg.eng.cam.ac.uk/zoubin/papers/nips93.pdf 我目前專注於具有2高斯分量的雙變量數據集。 這是定義的權重爲每個高斯分量代碼： myData = faithful[,1:2]; # the data matrix for (i in (1:N)) { prob1
    gaussian missing-data mixture-model imputation missing-features 2016-11-28

    1熱度

    1回答

    可視化擬合高斯分佈從GMM模型

    我試圖想象從高斯混合模型擬合高斯分佈，似乎無法弄清楚。 Here和here我已經看到了一個可視化的一維模型的擬合分佈的例子，我不知道如何將它與3層的功能應用於模型。是否可以將每個訓練特徵的擬合分佈可視化？ 我有一個名爲我的模型estimator與X_train訓練有素的它： estimator = GaussianMixture(covariance_type='full', init_param
    python matplotlib scikit-learn mixture-model 2016-11-30
最新問題