常见的线性模型： 求解方式有两种，一种是计算均方误差（MSE），使得均方误差最小。 图1 找到梯度为零的点即可。而之前一直比较模糊的最大似然法也比较清楚了。一般线性模型，我们假定误差项是符合高斯分布的，高斯分布的概率密度函数为： 这里x即为原始值， 为估计值，原始描述的是原始点在均值周围的分布，现在改成估计值围绕
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2024-04-10 21:52:22
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class sklearn.gaussian_process.GaussianProcessRegressor(
kernel=None,
*,
alpha=1e-10,
optimizer='fmin_l_bfgs_b',
n_restarts_optimizer=0,
normalize_y=False,
copy_X_tra
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2024-04-09 01:04:31
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介绍摘自李航《统计学习方法》EM算法EM算法是一种迭代算法，1977年由Dempster等人总结提出，用于含有隐变量（hidden variable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望（expectation）；M步，求极大（maximization）。所以这一算法称为期望极大算法（expectation maximizatio
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2024-03-18 09:04:51
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1、高斯滤波GaussianBlur函数函数原型:void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY=0, int borderType=BORDER_DEFAULT);参数详解如下：src，输入图像，即源图像，填Mat类的对象即可。它可以是单独的任意通道数的图片，但
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2024-05-06 19:18:55
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一、高斯混合模型定义1、 高斯混合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，它是一个将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。2、 GMM的直观理解二、求解GMM参数为什么需要用EM算法？总所周知，求解GMM参数使用EM算法。但是为什么呢？这样是必须的吗？首先，类似于其他的模型求解，我们先使用最大似然估计来尝试求解GMM的参数。如下： 可以看出目标函数是和的
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2024-03-21 22:00:20
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高斯分布一维高斯分布在机器学习中占有举足轻重的作用。在 MLE 方法中： $$ \begin{align}& data ：\longrightarrowX = (x_1,x_2,\cdots,x_n)^T_{N\times p}\begin{bmatrix}
x_{1}^T \\
x_{2}^T \\
\vdots \\
x_{N}^T \\
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2024-05-09 16:39:51
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高斯混合模型（
Gaussian Mixed Model
，
GMM
）也是一种常见的聚类算法，与K
均值算法类似，同样使用了
EM
算法进行迭代计算。高斯混合模型假设每个簇的数据都是符合高斯分布（又叫正态分布）的，当前数据呈现的分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起的结果。 图
5.6是一个数据分布的样例，如果
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2023-10-20 23:41:24
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EM(expectationmaximization algorithm)算法是一种迭代算法，1977年由Dempster等人总结提出，
用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望；M步，求极大，所以这一算法称为期望极大算法，简称EM算法。
一、EM算法的推导
用X=(x1，x2，…，xn)表
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2023-12-24 13:34:29
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Sklearn基于这些分布以及这些分布上的概率估计的改进，为我们提供了四个朴素贝叶斯的分类器类含义naive_bayes.BernoulliNB伯努利分布下的朴素贝叶斯naive_bayes.GaussianNB高斯分布下的朴素贝叶斯naive_bayes.MultinomialNB多项式分布下的朴素贝叶斯naive_bayes.ComplementNB补集朴素贝叶斯linear_model.Ba
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2023-10-10 17:34:24
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线性回归中，我们假设Y满足以sita*X为均值的高斯分布。也就是假设P（Y|X）~N（sita*X,yita）。这种假设拟合P（Y|X）的方法我们称为判别法。有这么一种方法，尝试去假设X的分布情况，也就是假设拟合P（X|Y）。这就是生成模型。使用生成模型，得到拟合分布P（X|Y）之后，我们再使用bays规则，求得某个新样本属于某个标签的概率：然后，取其中概率最大的类作为分类结果： 高斯
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2023-10-11 08:25:03
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文章目录前言一、高斯混合模型(Gaussian Mixed Model，GMM) 是什么？二、详解GMM1.初步原理2.EM算法3.深读原理3.GMM（高斯混合模型）和K-means的比较3-1.相同点：3-2.不同点：总结 前言例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。一、高斯混合模型(Gaussian Mixed
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2023-10-11 06:11:37
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高斯混合模型（ Gaussian Mixed Model, GMM ）也是一种常见的聚类算法，与 K均值算法类似，同样使用了 EM 算法进行迭代计算。 高斯混合模型假设每个簇的数据都是符合高斯分布（又叫正态分布）的 ， 当前数据呈现的分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起的结果。高斯混合模型样例图1是一个数据分布的样例 ， 如果只用一个高斯分布来拟合图中的数据，图中所示的椭圆即为高斯分布的二倍标准差所
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2023-11-07 12:06:08
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陈运文什么是高斯混合模型（Gaussian Mixture Model） 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）通常简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类算法，该方法使用了高斯分布作为参数模型，并使用了期望最大（Expectation Maximization，简称EM）算法进行训练。本文对该方法的原理进行了通俗易懂的讲解，期望读者能够更直观地理解方法原理。文本的最后还分析了高
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2023-10-10 09:40:25
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要解决的问题是：现在有N个数据点(x,y)。我们假设这个曲线可以拟合那堆数据，其中a,b,c是待求解的参数，noise是噪声。我们要根据那堆数据去算出a,b,c的值。用的方法是高斯牛顿法。为啥有个牛顿？因为它和牛顿法一样都是用泰勒展开，只不过高斯牛顿法是一阶泰勒展开。一阶泰勒展开意味着它是线性方程，所以需要用高斯消元法去解方程。因此名字中的高斯就是这么来的。怎么解决这个问题现在我们知道了数据的模型
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2023-11-01 21:10:05
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该篇文章由某大学课件整理而得，涉及公式较多，输入不便，直接截图，请见谅！EM算法是一种迭代算法，用于含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步,求期望（expection）；M步，求极大（maximization）。 算法引入 算法距离： （三硬币模型）假设有3枚硬币，分别记作A，B，C。这些硬币正面出现的概率分别是π，p和q。进行
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2024-04-28 15:37:22
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文章目录1.高斯混合模型2.Jensen不等式3.EM算法及推导过程4.EM算法的可行性5.EM算法的收敛性6.EM的另一种推导7.应用EM算法求解GMM 1.高斯混合模型两个参数。 如果是多组数据，多个模型呢？获取现在我们有全国多个省份的身高数据，但并不知道它们具体属于哪个省份，只知道每个省之间服从不同的高斯分布，此时的模型称为高斯混合模型（GMM），其公式为 此时用极大似然估计的方法
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2024-05-09 11:53:35
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最小二乘法：又称最小平方法，是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。完整代码可见https://github.com/YCJin9/sparse_BA高斯牛顿法是最优化算法当中最简单的一种，这会便于我们去实现，但同时高斯牛顿法有着他本身的问题，这会在本篇博客的最后进行展示。高博
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2023-10-10 09:30:58
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欠拟合和过拟合的一般解决方法欠拟合与过拟合解决欠拟合(高偏差)的方法1.模型复杂化2.增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力3.调整参数和超参数4.增加训练数据往往没有用5.降低正则化约束解决过拟合(高方差)的方法1.增加训练数据数2.使用正则化约束3.减少特征数4.调整参数和超参数5.降低模型的复杂度6.使用Dropout7.提前结束训练 欠拟合与过拟合欠拟合是指模型在训练集、验证集和测
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2024-08-03 16:02:45
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EM算法（Expection-Maximizationalgorithm，EM）是一种迭代算法，通过E步和M步两大迭代步骤，每次迭代都使极大似然函数增加。但是，由于初始值的不同，可能会使似然函数陷入局部最优。下面来谈谈EM算法以及其在求解高斯混合模型中的作用。一、 高斯混合模型（Gaussian MixtureModel， GMM）之前写过高斯判别分析模型，利用参
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2023-10-26 20:22:24
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高斯过程介绍高斯过程是一种观测值出现在一个连续域的统计随机过程，简单而言，它是一系列服从正态分布的随机变量的联合分布，且该联合分布服从于多元高斯分布。核函数是高斯过程的核心概念，决定了一个高斯过程的基本性质。核函数在高斯过程中起生成一个协方差矩阵来衡量任意两个点之间的距离，并且可以捕捉不同输入点之间的关系，将这种关系反映到后续的样本位置上，用于预测后续未知点的值。常用的核函数包括高斯核函数(径向基
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2023-12-14 10:41:17
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