在本文中，首先简要解释一下 混合密度网络 MDN （Mixture Density Network）是什么，然后将使用Python 代码构建 MDN 模型，最后使用构建好的模型进行多元回归并测试效果。回归“回归预测建模是逼近从输入变量 (X) 到连续输出变量 (y) 的映射函数 (f) […] 回归问题需要预测具体的数值。 具有多个输入变量的问题通常被称为多元回归问题 例如，预测房屋价值，可能在
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2024-03-29 23:01:49
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回归分析是科学研究中十分重要的数据分析工具。随着现代统计技术发展，回归分析方法得到了极大改进。混合效应模型（Mixed effect model），或称多水平模型（Multilevel model）/分层模型(Hierarchical Model)/嵌套模型(Nested Model)，无疑是现代回归分析中应用最为广泛的统计模型，代表了现代回归分析主流发展方向。混合效应模型形式灵活可以应对现代科学
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2023-12-09 21:56:15
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在第1章中，您了解了数据科学家的角色如何类似于一位小提琴手，他使用他的管弦乐队和乐器合奏来创作一首优美的乐曲。同样，如果数据科学家想从他的数据和模型中挤出世界级的性能，他可以使用多种集成工具。在本章中，主要目标是学习混合训练数据以获得集成模型的不同方法。以下是本章的目标。建立对混合训练数据如何在集成学习中取得良好表现的直观理解引入决策树查看使用 scikit-learn 的决策树实现示例引入随机森
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2024-05-12 15:54:19
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目录1.线性模型2.线性回归3.损失函数(误差大小)3.1最小二乘法之梯度下降3.1.1梯度下降API4.回归性能评估4.1sklearn回归评估API5.过拟合与欠拟合5.1欠拟合原因以及解决办法5.2过拟合原因以及解决办法6.带有正则化的线性回归-Ridge 1.线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：2.线性回归定义：线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的
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2024-06-10 15:07:13
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http://www.zhihuishi.com/source/2073.html 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
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2024-05-13 15:42:32
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本文的参考资料：《Python数据科学手册》； 本文的源代上传到了Gitee上；本文用到的包：%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Ellipse
f
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2024-01-08 13:54:46
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模型融合模型融合是比赛后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式。1. 简单加权融合:回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean），几何平均融合（Geometric mean）；分类：投票（Voting)2. boosting/bagging（在xgboost，Adaboost,GBDT中已经用到）:多树的提升方法3. stacking/blending:构建多层模型，并利用
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2024-07-15 14:21:35
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01. 高斯混合模型简介高斯混合模型（Gaussian Mixed Model，GMM）和隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是语音算法中常用的统计模型。HMM前面已经讲过了，这里介绍一下GMM算法。当数据分布中有多个峰值的时候，如果使用单峰分布函数去拟合会导致结果不佳，这时候可以使用具有多个峰值的分布去拟合，如下图所示，可以明显的看到使用两个峰值的高斯模
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2024-04-17 15:21:40
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1.高斯混合模型概述高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）两类。类似于聚类，根据高斯概率密度函数（Proba
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2024-03-11 11:30:20
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1.基本形式给定由d个属性描述的示例，其中是在第个属性上的取值，线性模型通过对属性的线性组合来预测的函数：
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2024-05-13 10:36:56
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上一次我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation ），简单地说，k-means 的结果是每个数据点被 assign
MATLAB课件6.5线性化模型分析6.5 仿真系统的线性化模型 主要内容概述 一般的非线性系统分析中，常需要在平衡点处求系统的线性化模型。 利用Simulink提供的基本函数，可对非线性系统进行线性化处理。 用数学方法描述，平衡点是系统状态导数为零的点。 1. 系统平衡点的确定 在大多数的系统设计中，设计者都需要进行稳定性分析，因为绝大多数的系统在运行之中，都需要按照某种方式收敛到指定的平衡点处
高斯混合回归是一种强大的统计方法，广泛应用于数据建模和预测。在这篇博文中，我们将通过一个具体的步骤，介绍如何使用 Python 实现高斯混合回归。接下来，我们将涵盖从环境准备到扩展应用的各个方面。
## 环境准备
### 软硬件要求
- **操作系统**: Windows, macOS 或 Linux
- **Python 版本**: 3.7 或更高
- **所需库**: `numpy`,
【导语】学习逻辑回归模型，今天的内容轻松带你从0到100！阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家、阿里巴巴数据架构师联合撰写，从技术原理、算法和工程实践3个维度系统展开，既适合零基础读者快速入门，又适合有基础读者理解其核心技术；写作方式上避开了艰涩的数学公式及其推导，深入浅出。0、前言简单理解逻辑回归，就是在线性回归基础上加一个 Sigmoid 函数对线性回归的结果进行压缩，令其最终预测值
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2024-05-07 19:16:37
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线性模型线性模型是一类统计模型的总称，它包括了线性回归模型、方差分析模型、协方差分析模型和线性混合效应模型（或称方差分量模型）等。许多生物、医学、经济、管理、地质、气象、农业、工业、工程技术等领域的现象都可以用线性模型来近似描述。因此线性模型成为现代统计学中应用最为广泛的模型之一。这里将简单介绍线性模型的基本理论和方法以及实际应用。1. 线性回归模型线性回归模型是最常见的一类线性模型，它的数学基础
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2024-01-31 10:05:06
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在这之前的准备工作：用freesurfer的纵向处理流处理您的数据——http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/LongitudinalProcessing本文主要是讲统计分析方法：本文官方教程链接：http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/LongitudinalStatistics纵向数据比横截面数据（横截面数据就
经常说线性模型，线性回归模型，广义线性模型，广义线性混合模型.......之类的词好几个，搞得不好就容易混淆了。下面一起来复习下。1、线性回归模型（也称经典线性模型classic linear model或者一般线性模型General linear model）适用于自变量X和因变量Y为线性关系，具体来说，画出散点图可以用一条直线来近似拟合。
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2024-05-03 13:10:34
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下面介绍一下几种典型的机器算法首先第一种是高斯混合模型算法: 高斯模型有单高斯模型（SGM）和混合高斯模型（GMM）两种。 （1）单高斯模型： ，阈值t的选取一般靠经验值来设定。通常意义下，我们一般取t=0.7-0.75之间。 二维情况如下所示： （2）混合高斯模型： 对于(b)图所示的情况，很明显，单高斯模型是无法解决的。
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2023-12-01 10:44:36
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本文包括：高斯混合模型高斯混合模型的EM算法其它有关数据分析，机器学习的文章及社群1.高斯混合模型：高斯混合模型是指在我们用来训练模型的样本中，存在多个高斯分布，而每个样本是从哪个高斯分布中抽取的这个参数是未知的，也就是隐变量。高斯混合模型的概率分布模型： 其中，αk是系数，αk≥0且 ，可以理解为一个样本从一个特定的高斯分布中抽取的概率。 是高
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2024-05-17 02:48:43
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作者：桂。前言本文是曲线拟合与分布拟合系列的一部分，主要总结混合高斯模型（Gaussian Mixture Model,GMM）,GMM主要基于EM算法（前文已经推导），本文主要包括： 1）GMM背景介绍； 2）GMM理论推导； 3）GMM代码实现；内容多有借鉴他人，最后一并给出链接。 一、GMM背景 A-高斯模型1给出单个随机信号(均值为-2，方差为9的高斯分布)，可以利用最大
