mixture-model

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我使用BackgroundSubtractorMOG2做背景減法，我已經如下手動設置要使用的混合模型的數量： cv::BackgroundSubtractorMOG2 myModel; myModel.set("nmixtures",5); 現在我想在屏幕上，檢查是否上顯示的實際混合數目它工作正常與否。爲此，我試過'myModel.getParams("nmixtures")'和'myMod

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如何在PyMC中建模3個法線的混合物？

關於如何使用PyMC將兩個Normal分佈擬合爲數據，有a question on CrossValidated。的Cam.Davidson.Pilon答案是使用伯努利分佈數據分配到兩條法線之一： size = 10 p = Uniform("p", 0 , 1) #this is the fraction that come from mean1 vs mean2 ber = Bernoul

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具有相等權重和共享對角協方差的GMM聚類算法

我正在尋找一個高斯混合模型聚類算法，它可以讓我設置相等的分量權重和共享的對角協方差。我需要分析一組數據，而且我沒有時間自己去編寫代碼。

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Python中的N混合模型

我是Python的新手，並且難以將我在R中編寫的模型翻譯成Python語言。如果有人對資源或代碼示例有任何建議，可能會對我非常感激。我在幫助文件中看到了一些代碼和文本的片段，但是沒有一個對Python的新手來說是足夠註釋或特定的。以下模型是以Royle（2004）爲模型的N混合丰度模型：從空間複製計數估計種羣大小的N混合模型。基本上它描述了一個泊松/二項式混合模型，其中 - 其中Z_i是溼地水平豐

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scikit學習GMM產生我使用蟒蛇scikit學習包高斯混合模型來訓練我的數據集的正數概率

，但是，我發現用我的代碼 - G = mixture.GMM（.. 。） - G.fit（...） - G.score（和功能）生成的日誌概率爲正實數......這是爲什麼？是不是保證爲負數的對數概率？我明白了。什麼高斯混合模型返回給我們我對數概率「密度」而不是概率「質量」，所以正值是完全合理的。如果協方差矩陣接近奇異，則GMM不會perfomr好，通常這意味着數據不利於這樣生成任務

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錯誤：命令'gcc'失敗，退出狀態1，安裝pymix

我正在爲安裝pymix（Python27，Windows 7 32位）做出糟糕的努力。我下載了該版本，但是，我無法按照安裝說明運行setup.py。首先，我的安裝導致了一個「無法找到vcvarsall.bat」的錯誤，根據幾個人在線的方向，讓我朝着mingw32作爲安裝程序。我按照ming32的指示，爲mingw32安裝添加了一個路徑，，然後在命令提示符下收到這個錯誤。 c:\Progr

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配件使用PyMC 3個法線：錯誤收斂簡單的數據

我寫了一個PyMC模型擬合3個法線使用數據（類似於一個在this question）。 import numpy as np import pymc as mc import matplotlib.pyplot as plt n = 3 ndata = 500 # simulated data v = np.random.randint(0, n, ndata) data = (

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實時高斯混合模型實現對象檢測

我正在實時視頻壓縮。我正在用MATLAB進行建模。我需要稍後在5832MIPS，729MHz的DSP處理器上實現它。在DSP處理器上實現高斯混合模型是否可行或者是否有更好的目標檢測算法？在此先感謝

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高斯分佈和伽馬分佈的混合

我正在尋找一些腳本/軟件包在R（Python也會這樣做）從高斯和伽瑪分佈的混合物中找出組件分佈參數。到目前爲止，我已經使用R包「mixtools」將作爲高斯混合數據進行建模，但我認爲它可以通過Gamma加高斯模型更好地建模。感謝

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在scikit-learn中將GMM擬合到3D直方圖

scikit-learn中的混合模型代碼用於列出單個數據點，但如果您有直方圖？也就是說，我對每個體素都有一個密度值，我希望混合模型能夠逼近它。這可能嗎？我想一個解決方案是從這個直方圖中抽取數值，但這不是必須的。