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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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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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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# 用Python实现高斯拟合
高斯拟合是一种常用的统计方法，可以用来描述数据的分布特征，广泛应用于图像处理和数据分析等领域。本篇文章将带领你从基础步骤开始，逐步实施高斯拟合，我们将使用Python及其相关库来完成这一过程。
## 流程概述
在进行高斯拟合的过程中，我们可以将任务分为几个关键步骤，下面是它们的总体流程：
| 步骤 | 描述
# 用Python实现高斯拟合的流程指南
在数据分析和机器学习中，高斯分布（或正态分布）是一种重要的概率分布。高斯拟合用于找到一个最佳的高斯模型，以匹配给定的数据集。在这篇文章中，我们将逐步引导你完成高斯拟合的过程，教你如何在Python中实现它。
## 高斯拟合流程
首先，让我们来看一下实现高斯拟合的主要步骤。以下是一个流程表，展示了我们将要进行的各个步骤：
| 步骤 |
# Python 高斯拟合入门指南
高斯拟合是一种常用的数据拟合技术，尤其在信号处理、图像处理和统计分析中非常常见。本文将会帮助刚入行的小白了解如何在Python中实现高斯拟合。我们将逐步指导你完成这个过程，并提供示例代码以供参考。
## 高斯拟合的流程
首先，我们可以将高斯拟合的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
# Python高斯拟合指南
高斯拟合是一种用于数据分析的数学方法，它基于高斯分布（正态分布）来描述数据的分布情况。在很多科学计算和数据分析中，经常需要利用高斯拟合来提取有用的信息。本文将带领你完成Python中的高斯拟合，包括流程、代码实现和解释。
## 高斯拟合流程
在开始之前，我们需要定义一个清晰的流程。下面是高斯拟合的主要步骤：
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-09-22 05:12:59
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# 高斯拟合 Python 教程
高斯拟合是一种用于拟合数据的常用方法，通过它，我们可以利用高斯函数（正态分布）来描述我们的数据分布。接下来，我将带你通过一些简单的步骤在 Python 中实现高斯拟合。
## 整体流程
首先，我们需要明确实现高斯拟合的整个流程。以下是一个简化的步骤表：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|----
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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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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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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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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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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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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高斯混合模型0 前言1 单高斯模型2 混合高斯模型3 EM算法4 代码实现5 参考 0 前言 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）通常简称GMM，是一种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。1 单高斯模型 首先，当随机变量X属于一维情况下的高斯概率密度函数：
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2024-01-12 02:21:40
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EM算法一般表述： 当有部分数据缺失或者无法观察到时，EM算法提供了一个高效的迭代程序用来计算这些数据的最大似然估计。在每一步迭代分为两个步骤：期望（Expectation）步骤和最大化（Maximization）步骤，因此称为EM算法。 假设全部数据
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2024-01-04 11:25:51
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文章目录1、导入数据2、高亮显示名为Amplitude的列，并绘制散点图。3、返回工作簿，选中名为Error的列，然后右键单击并 从上下文菜单中选择“设置为：Y Error”。4、添加误差条5、拟合数据6、选择高斯拟合7、拟合8、现在我们要将y0固定为0并更新结果。单击graph页面左上角的绿色锁，然后选择Change Parameters。9、对话框将重新打开，其中包含上次执行操作时使用的设置
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2023-10-23 16:36:01
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