机器学习笔记之高斯混合模型——EM算法求解高斯混合模型【M步操作】引言回顾：EM算法求解高斯混合模型的E步操作EM算法M步操作求解过程 引言上一节介绍了使用EM算法求解高斯混合模型参数的E步操作，本节将继续介绍后续的M步操作。回顾：EM算法求解高斯混合模型的E步操作高斯混合模型引入隐变量后的表示结果如下：表示隐变量选择具体某项离散参数的概率分布：表示隐变量条件下，样本服从均值为，协方差为 的高斯
稀疏高斯过程
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精选
2024-08-06 08:37:26
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文章目录1.背景介绍1.1 思维导图1.2 详解Gaussian-Process2.权重空间角度2.1 回顾贝叶斯回归2.2 核技巧引出2.3 核技巧分析2.4 小结3.权重空间到函数空间3.1 高斯过程定义3.2 回顾权重空间贝叶斯角度3.3 小结4.函数空间角度4.1 背景4.2 已知联合概率求解条件概率4.3 小结 1.背景介绍高斯过程英文名为Gaussian-Process,这里得高斯指
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2023-10-08 15:03:37
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Sklearn官方文档中文整理5——高斯过程篇1. 监督学习1.7. 高斯过程1.7.1. 高斯过程回归（GPR）【gaussian_process.GaussianProcessRegressor】1.7.2. GPR 示例1.7.2.1. 具有噪声级的 GPR 估计1.7.2.2. GPR 和内核岭回归（Kernel Ridge Regression）的比较1.7.2.3. Mauna Lo
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2023-11-06 18:29:51
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线性模型使用范围相比于非线性模型，线性模型更适用于： 1. 小数据集 2. 低信噪比 3. 稀疏数据1. 线性回归模型约定数据集X=(X1,X2,...,Xp)有p个特征，Xj∈RN共N个样本。 f(X)=β0+∑i=1pXjβj给X增加一列1，X=(1,X1,X2,...,Xp)， β=(β0,β1,...,βp)T，上式可写成矩阵形式： f(X)=Xβ这里的f(X)为真实模型，β为真
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2024-06-05 21:15:39
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©作者 | 黄秋实单位 | 香港中文大学（深圳）研究方向 | 智能电网本文我们主要关注于以下问题： 1. LASSO Regression 是什么？ 2. 稀疏性的意义是什么？（从数学上证明）3. 为什么 LASSO Regression 可以带来稀疏性？ 4. 如何求解 LASSO Regression（附代码）？5. 线性回归中不同的正则项都带来了什么？6. 为什
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2024-01-11 13:57:55
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# 高斯回归模型：一种强大的统计学习方法
在机器学习和统计学中，回归分析是一个非常重要的领域。高斯回归（Gaussian Regression），也称为高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR），是一种基于概率理论的回归方法。它对于不确定性建模表现出色，适合处理复杂的非线性关系。本文将探讨高斯回归的基本概念，并通过 Python 代码示例展示其使用方式。
# 使用 Python 实现高斯过程回归
高斯过程回归（Gaussian Process Regression，GPR）是一种有效的非参数贝叶斯回归方法，它可以用来建模复杂的关系。在这篇文章中，我们将逐步学习如何在Python中实现高斯过程回归，并且逐步解释每一部分的代码。
## 整体流程
首先，我们来概览一下实现高斯过程回归的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-12 03:56:21
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高斯过程回归是一种强大的机器学习技术，广泛用于回归问题。它的灵活性和优雅之处在于其不假设输出与输入之间有特定的函数关系，而是通过统计方法建模，因此具有很好的应用前景。在这篇博文中，我们将详细探讨如何使用 Python 实现高斯过程回归的代码，并讨论各版本之间的差异、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化及生态扩展等内容。
## 版本对比
首先，我们得看看不同版本之间的特性差异。以下是高斯过程
高斯判别分析基本原理算法详解GDA和逻辑回归 基本原理在二分类中逻辑回归是通过不断优化参数，找到最合适的分类界限。而高斯判别分析法采用先通过数据特征建立类别模型，然后在寻找分界线分类。 简单来说我们要进行区分猫和狗，逻辑回归分析法就是找到猫和狗的分界线，当新的猫狗要判断这种方法只会确定猫狗在分界线的那一边，也就说它并不能解释什么是猫什么是狗。而高斯判别分析是一种生成学习方法，通过猫狗的数据，建立
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2024-03-01 12:08:13
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高斯过程回归(GPR)a基本原理：利用高斯过程回归将可能的数据趋势曲线都保存下来（每条趋势曲线都有自己的置信度，在区间内呈高斯分布），最后在一张图中显示出来，再判断总体的趋势情况。b算法原理：高斯过程GP 高斯过程回归GPR核函数Kernel支持向量机（SVM）通过某非线性变换 φ( x) ，将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量机的求解只用到内积运算，而在
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2023-09-11 15:45:37
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压缩感知的原理是这样的：你有一张图片，假设是总统的肾脏图片，这不是关键。图片由一百万个像素构成。对传统成像来说，你不得不进行一百万次量度。而采用压缩感知技术，你只需要量度一小部分，好比说从图像的不同部分随机抽取十万个像素。从这里开始，有大量的实际上是无穷多的方式填充那剩余的九十万个像素点。寻找那个唯一正确的表示方式的关键在于一种叫稀疏度的概念。所谓稀疏度，是描述图像的复杂性或者其中所缺的一种数学方
参数估计和假设检验是数理统计的两个基础问题，它们不光运用于常见的分布，还会出现在各种问题的讨论中。本篇开始研究另一大类问题，就是讨论多个随机变量之间的关系。现实生活中的数据杂乱无章，够挖掘出各种变量之间的关系非常有用，它可以预估变量的走势，能帮助分析状态的根源。关系分析的着手点可以有很多，我们从最简单直观的开始，逐步展开讨论。1. 一元线性回归1.1 回归分析 如果把每个量都当做随机变量，问
如果你是个纯粹的理论派，相信简化和忽略无关紧要的参数是解决问题的终极手段，你坚贞的确信，牛顿正是因为忽略了大气浮力，风向和物体形状，把苹果体验成一个没有大小的质点，最后才写出了f=ma。那么，请你看看如下两张图。 &nbs
一、Kernels I（核函数I）在非线性函数中，假设函数为：将表达式改变一下，将其写为：联想到上次讲到的计算机视觉的例子，因为需要很多像素点，因此若f用这些高阶函数表示，则计算量将会很大，那么对于我们有没有更好的选择呢?由此引入核函数的概念。对于给定的x，其中，similarity()函数叫做核函数（kernel function）又叫做高斯核函数，其实就是相似度函数，但是我们平时写成。这里将代
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2024-04-04 20:08:06
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【引言】 数字图像相关法(DIC)是一种利用在物体表面喷涂随机散斑，通过在物体变形前后的散斑图像中精确匹配对应点，测量变形位移等数据的非接触式光学测量方法。相比其它传统的接触式测量技术，其优势明显，目前已在众多领域得到了广泛的应用，如实验力学、材料力学、生物力学、机械加工以及土木工程等。 常用的
说说高斯过程回归机器学习&数据挖掘笔记_11（高斯过程回归） 在网上找了许久，终于找到几篇关于介绍这方面的文章，在第一篇文章的链接中，我们可以去下载一些demo不过没看明白，程序也没调通。大神们，可以在试试。 何为高斯过程回归：其实分为两个过程，高斯过程+回归。高斯过程：其实就是在函数上的正态分布。它是由多个高斯函数组成的线性集合。小知识：高斯分布其实就是正态分布，我们
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2024-02-10 14:54:44
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introduction监督学习一般有两种处理，一种是根据经验特点严格限制为莫一种模型和函数，比如用线性回归模型处理；另外一种就是更宽泛：给每一种函数模型一个先验概率，概率越大意味着越容易被我们采纳，意味它具有某种更好的性质，比如更为光滑（可以参考核密度估计的由来）。后者麻烦在函数模型是个无限集，如何处理？我们便推出一种【高斯过程】：是高斯分布的广义泛化。【随机过程】宽泛的解释是把函数值视为一个长
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2024-03-08 23:48:58
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一、概述将⼀维高斯分布推⼴到多变量中就得到了高斯网络，将多变量推⼴到无限维，就得到了高斯过程。高斯过程是定义在连续域（时间/空间）上的无限多个高斯随机变量所组成的随机过程。具体的形式化的定义如下：对于时间轴上的随机变量序列，是一个连续域，如果，，满足，那么就是一个高斯过程（Gaussian Process）。上面的定义中称为index，是随机变量。一个高斯过程可以有两个函数，即均值函数和协方差函数
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2024-04-26 12:16:16
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一、高斯过程百度对于高斯过程的解释如下：
高斯过程（Gaussian Process, GP）是随机过程之一，是一系列符合正态分布的随机变量在一指数集（index set）内的集合
我认为该解释中的“指数”可以理解为“维度“，按照机器学习的角度，各个指数上的随机变量可以对应地理解为各个维度上的特征。对于一个高斯过程： 设随机变量 ，其中
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2024-01-23 13:58:38
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