mixture-model

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    斯坦的混合模型 - 矢量化

    我现在正在学习斯坦，想要实现一个简单的混合模型。 在参考手册（斯坦参考-2.14.0）已经有一个解决方案： data { int<lower=1> K; // number of mixture components int<lower=1> N; // number of data points real y[N]; // observations } para
    mixture-model stan rstan mixture 2017-02-03

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    DP-GMM和在线集群分配

    我期望scikit-learn的DP-GMM允许在给定新数据的情况下在线更新集群分配，但sklearn的DP-GMM实现只有一个合适的方法。 我对变分推理的理解尚不清楚，我认为在线更新集群分配的能力是sklearn实现的特点，而不是无限GMM的变分推理。 如果有人能够澄清这一点，并指出一个能够在线更新集群分配的实现，我将非常感激！ http://scikit-learn.org/stable/mo
    scikit-learn gaussian bayesian mixture-model dirichlet 2016-09-19

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    关于拟合正常+对数正态混合模型的问题

    我现在正在使用包含两个组件的混合模型：正态和对数正态以适应矢量。 我尝试使用JAGS，这里是代码： model { for(i in 1:N) { y[i] <- latent[i,index[i]+1] index[i] ~dbern(pi) latent[i,1]~ dlnorm(mu1,tau1) latent[i,2]~ dnorm(mu2
    jags mixture-model winbugs14 2016-09-21

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    ggplot混合模型R

    我有一个包含数值和分类变量的数据集。数字变量的分布对于每个类别都不相同。我想为每个分类变量绘制“密度图”，以便它们在视觉上低于整个密度图。 这与混合模型的组成部分类似，没有计算混合模型（因为我已经知道分解数据的分类变量）。 如果我根据分类变量对ggplot进行分组，则四种密度中的每一种都是实际密度并且合并为一种密度。 library(ggplot2) ggplot(iris, aes(x = S
    r ggplot2 density-plot mixture-model 2016-09-23

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    将高斯混合模型拟合到单一特征数据的正确方法是什么？

    data是数据的一维数组。 data = [0.0, 7000.0, 0.0, 7000.0, -400.0, 0.0, 7000.0, -400.0, -7400.0, 7000.0, -400.0, -7000.0, -7000.0, 0.0, 0.0, 0.0, -7000.0, 7000.0, 7000.0, 7000.0, 0.0, -7000.0, 6600.0, -7400.0, -
    python machine-learning scikit-learn reshape mixture-model 2017-04-13

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    在matlab fitgmdist上进行高斯混合模型，但仍然出现错误:(

    你好堆栈溢出fam我一直在试图找出如何在MATLAB上使用这个pesty fitgmdist来拟合高斯混合模型我已经取得了进展，但我仍然得到试图初始参数的设定时出现错误，我得到以下错误： 初始协方差必须是3D阵列以K页时“SharedCovariance”是 假的每一页必须是一个方阵。如果 'CovarianceType'为'full'，或者如果'CovarianceType'为'对角线'，则其长
    matlab gaussian mixture-model 2016-09-26

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    这会产生一个双变量数据（两个变量）吗？

    我理解统计中变量的定义。假设我想生成的混合物的二元数据如下： 0.3正常（1,3）+ 0.7正常（2,5） 使用以下代码： N <- 100000 #Sample N random uniforms U U <- runif(N) #Variable to store the samples from the mixture distribution ra
    r mixture-model mixture 2017-06-04

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    从sklearn的BayesianGaussianMixture非常大的对数概率

    我一直在使用python实验sklearn的BayesianGaussianMixture（和GaussianMixture，它显示相同的问题）。 我使用从分布中抽取的许多项目来拟合模型，然后用一个伸出的数据集（一些来自分布，一些在其外部）对模型进行测试。 是这样的： X_train = ... # 70x321 matrix X_in = ... # 20x321 matrix of held
    python scikit-learn mixture-model 2016-11-24

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    潜在变量与高斯混合模型来推算缺失的数据

    我目前正试图通过高斯混合模型来推测缺失的数据。 我的参考文献是从这里： http://mlg.eng.cam.ac.uk/zoubin/papers/nips93.pdf 我目前专注于具有2高斯分量的双变量数据集。 这是定义的权重为每个高斯分量代码： myData = faithful[,1:2]; # the data matrix for (i in (1:N)) { prob1
    gaussian missing-data mixture-model imputation missing-features 2016-11-28

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    可视化拟合高斯分布从GMM模型

    我试图想象从高斯混合模型拟合高斯分布，似乎无法弄清楚。 Here和here我已经看到了一个可视化的一维模型的拟合分布的例子，我不知道如何将它与3层的功能应用于模型。是否可以将每个训练特征的拟合分布可视化？ 我有一个名为我的模型estimator与X_train训练有素的它： estimator = GaussianMixture(covariance_type='full', init_param
    python matplotlib scikit-learn mixture-model 2016-11-30
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