1.GMM(guassian mixture model) 混合高斯模型，顾名思义，就是用多个带有权重的高斯密度函数来描述数据的分布情况。理论上来说，高斯分量越多，极值点越多，混合高斯密度函数可以逼近任意概率密度函数，刻画模型越精确，需要的训练数据也就越多。2.GMM模型初始化： 即模型参数的初始化，一般采用kmeans或者LBG算法。模型初始化值对模型后期的收敛有极大影响，特别是训练模型的数
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2023-07-03 17:44:14
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目录实验简介一、实验目的与要求二、实验软、硬件环境三、实验内容及主要代码1.实验内容2.实验过程及主要代码1）导入相关模块2）定义读取数据函数3）定义特征选择函数4）定义测试逻辑回归模型的函数与模型预测函数5）定义main()函数3.调试过程截图编辑四、运行结果截图五 、实验总代码实验简介
贷款违约预测是现代金融机构信用风险管理的基础。金融机构审批贷款时回收机客户的个人信息，包括年龄、收入、
GMM理解： 用高斯混合模型（GMM）的最大期望（EM）聚类 使用高斯混合模型（GMM）做聚类首先假设数据点是呈高斯分布的，相对应K-Means假设数据点是圆形的，高斯分布（椭圆形）给出了更多的可能性。我们有两个参数来描述簇的形状：均值和标准差。所以这些簇可以采取任何形状的椭圆形，因为在x，y方向上都有标准差。因此，每个高斯分布被分配给单个簇。 所以要做聚类首先应该找到数据集的均值和标准差，我们将
动机： GMM是用来拟合某种分布的。哪种？任意一种！当然，前提是参数足够多的情况下，所以实作其实并非拟合任意模型。那么一般什么样的模型会被GMM较好拟合？首先，我们思考一下一维的高斯分布（即正态分布），然后我们思考一下二维的，三维的……会发现，高斯分布在二维类似椭圆，三维类似椭球，而这也是我理解它为什么说可以拟合任意分布的原因。因为椭圆（我们从二维来说），其实就是实轴（a）和虚轴（b
摘要 本文通过opencv来实现一种前景检测算法——GMM，算法采用的思想来自论文[1][2][4]。在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，则认为是背景，否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中，所以对动态背景有一
一些问题：1. 什么时候我的问题可以用GLM，什么时候我的问题不能用GLM？2. GLM到底能给我们带来什么好处？3. 如何评价GLM模型的好坏？ 广义线性回归啊，虐了我快几个月了，还是没有彻底搞懂，看paper看代码的时候总是一脸懵逼。大部分分布都能看作是指数族分布，广义差不多是这个意思，我们常见的线性回归和logistic回归都是广义线性回归的特例，可以由它推到出来。对着
高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式，而且符号表述不太清楚，或者文笔非常生硬。本文尝试用通俗的语言全面介绍一下GMM，不足之处还望各位指正。首先给出GMM的定义这里引用李航老师《统计学习方法》上的定义，如下图：定义很好理解，高斯混合模型是一种混合模型，混合的基本分布是高斯分布而已。第一个细节：为什么系数
逻辑回归原理详解逻辑回归主要用于解决分类问题，并且是对于概率的分类，例如今天是雨天还是晴天，是雨天就是0概率，是晴天就是1概率。通常我们预测出的情况是今天是晴天的概率值。谈及逻辑回归的原理，需要先从广义线性回归（GLM）讲起：广义线性回归（GLM）广义线性回归满足以下的三个条件：对于参数，y|x满足指数族分布,为充分统计量，对于预测值指数族分布被称为自然参数被称为充分统计量，常用的是被称为对割函数
对于glm模型summary()输出的汇总结果，如何解读是非常重要的，它直接影响得出的结论。
例如下面这样一个输出结果，该如何理解呢？
Call:
glm(formula = bl ~ I, family = gaussian,data = anaData)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median
——————1 GMM基础高斯混合模型（GMM）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况。灵魂的拷问：为什么GMM可以拟合出任意类型的分布？AI大语音：不仅GMM可以，只要性质不太奇怪的混合模型一般都能近似任意分布。这个思想和泰勒展开、傅里叶变换是类似的，任何波形都可以用正弦波叠加表示，而且频率还是基频
概率论和数理统计是一对兄弟：概率论负责在已知分布函数的情况下研究样本；数理统计负责在已知样本的情况下，反推分布函数的特性。假设我们获取了样本数据，同时知道分布函数的大概形式，只是不知道分布函数的参数，那么可以使用数理统计中的点估计方法来估计分布函数的参数。点估计包括矩估计和极大似然估计。极大似然估计是很重要的点估计方法。 GMM模型即高斯混合模型，根据大数定律，在日常生活中，很多概率事件
1.查看数据查看数据类型import pandas as pd
data = pd.read_csv ('Fremont.csv', index_col='Date', parse_dates=True)
data.head()
data.tail()绘图data.plot();数据重采样，按天进行计算data.resample('D').sum().head()数据重采样，按周进行计算，看看这两
高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式，而且符号表述不太清楚，或者文笔非常生硬。本文尝试用通俗的语言全面介绍一下GMM，不足之处还望各位指正。首先给出GMM的定义这里引用李航老师《统计学习方法》上的定义，如下图：定义很好理解，高斯混合模型是一种混合模型，混合的基本分布是高
# 使用R语言进行GMM回归
## 1. 流程图
使用表格展示R语言做GMM回归的流程：
| 步骤 | 内容 |
|------|-----------------------------|
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 模型拟合 |
| 3 |
写在前面这几天看的深度聚类文章也不少了，在这里重点总结一下聚类的原理1. 基础知识1.1 GMM高斯混合模型1.1.1 GMM概要GMM算是比较基础的传统聚类模型，模型优化的方法是EM算法。GMM假设数据的分布是由多个高斯分布混合而成，我们要做的就是解出GMM模型的参数，包括每个component的均值和方差还有各个高斯分布的权重。为了求解GMM，我们引入了隐变量，并假设数据的生成过程是： (1)
看了很多博文，包括《统计学习知识》和西瓜书上对GMM算法的推导，总有些重要的步骤被略去（比如从公式一推到公式二，书上直接给出结果，却没有具体步骤），导致理解整个算法非常困难。后来幸运地发现一篇博文，使用了对我而言易于理解的语言，重要把整个推导过程疏通成功，最后在纸上手推了一遍，真是酣畅淋漓！算法实现很简单，结构跟K-均值形似，参数的推导过程不用体现在代码上，直接根据推导出来的公式计算就
文章目录1. R中的动态回归模型（Dynamic Regression Models）2. 动态谐波回归（Dynamic Harmonic Regression）3. 软件实现3.1 动态回归3.2 动态谐波回归4.为啥叫“谐波”？5.参考资料 ——整理的动态谐波回归的一些资料，可能有片面的，仅供参考1. R中的动态回归模型（Dynamic Regression Models）对一个时间序列{y
高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。 对图像背景建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以以为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域相比比较大，且背景区域和目标区域在灰度上有一定的差异，那么该
关于GMM模型的资料和 EM 参数估算的资料，网上已经有很多了，今天想谈的是GMM的协方差矩阵的分析、GMM的参数更新方法1、GMM协方差矩阵的物理含义涉及到每个元素，是这样求算：用中文来描述就是：注意后面的那个除以（样本数-1），就是大括号外面的E求期望 （这叫无偏估计）上面公式也提到了，协方差本质上是就是很多向量之间的内积，内积的定义如下： &n
GLM：线性回归GLM即Generalized linear model，广义线性模型。 贝叶斯统计的一些软件工具包JAGS, BUGS, Stan 和 PyMC，使用这些工具包需要对将要简历的模型有充分的了解。线性回归的传统形式通常，频率学派将线性回归表述为： Y=Xβ+ϵ 其中，
Y 是我们期望预测的输出（因变量）； X 是预测因子（自变量）；
β 是待估计的模型系数（参数）；
