Howtosignalprocessing
- Qué método se utiliza para estimar los parámetros de un modelo de mezcla gaussiana?
- Qué enfoque es utilizado por los modelos de mezcla gaussiana?
- ¿Para qué es un modelo de mezcla gaussiana para qué se usa??
- ¿Qué algoritmo se usa en GMM??
Qué método se utiliza para estimar los parámetros de un modelo de mezcla gaussiana?
Los parámetros de GMM se estiman utilizando el algoritmo iterativo de expectativa -maximización (EM) (Redner y Walker, 1984).
Qué enfoque es utilizado por los modelos de mezcla gaussiana?
El objeto GaussianMixture implementa el algoritmo de maximización de expectativas (EM) para ajustar los modelos de mezcla de la mezcla de gaussianos.
¿Para qué es un modelo de mezcla gaussiana para qué se usa??
Los modelos de mezcla gaussiana (GMMS) son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático. Se utilizan para clasificar los datos en diferentes categorías en función de la distribución de probabilidad. Los modelos de mezcla gaussiana se pueden usar en muchas áreas diferentes, incluidas las finanzas, el marketing y mucho más!
¿Qué algoritmo se usa en GMM??
Algoritmo EM en GMM
Estos dos pasos se repiten hasta que se alcanza la convergencia. De esta manera, es posible un cambio entre el paso E y el paso M, de acuerdo con los parámetros inicializados al azar.
