mixture-model

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我使用BackgroundSubtractorMOG2做背景减法，我已经如下手动设置要使用的混合模型的数量： cv::BackgroundSubtractorMOG2 myModel; myModel.set("nmixtures",5); 现在我想在屏幕上，检查是否上显示的实际混合数目它工作正常与否。为此，我试过'myModel.getParams("nmixtures")'和'myMod

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如何在PyMC中建模3个法线的混合物？

关于如何使用PyMC将两个Normal分布拟合为数据，有a question on CrossValidated。的Cam.Davidson.Pilon答案是使用伯努利分布数据分配到两条法线之一： size = 10 p = Uniform("p", 0 , 1) #this is the fraction that come from mean1 vs mean2 ber = Bernoul

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具有相等权重和共享对角协方差的GMM聚类算法

我正在寻找一个高斯混合模型聚类算法，它可以让我设置相等的分量权重和共享的对角协方差。我需要分析一组数据，而且我没有时间自己去编写代码。

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Python中的N混合模型

我是Python的新手，并且难以将我在R中编写的模型翻译成Python语言。如果有人对资源或代码示例有任何建议，可能会对我非常感激。我在帮助文件中看到了一些代码和文本的片段，但是没有一个对Python的新手来说是足够注释或特定的。以下模型是以Royle（2004）为模型的N混合丰度模型：从空间复制计数估计种群大小的N混合模型。基本上它描述了一个泊松/二项式混合模型，其中 - 其中Z_i是湿地水平丰

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scikit学习GMM产生我使用蟒蛇scikit学习包高斯混合模型来训练我的数据集的正数概率

，但是，我发现用我的代码 - G = mixture.GMM（.. 。） - G.fit（...） - G.score（和功能）生成的日志概率为正实数......这是为什么？是不是保证为负数的对数概率？我明白了。什么高斯混合模型返回给我们我对数概率“密度”而不是概率“质量”，所以正值是完全合理的。如果协方差矩阵接近奇异，则GMM不会perfomr好，通常这意味着数据不利于这样生成任务

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错误：命令'gcc'失败，退出状态1，安装pymix

我正在为安装pymix（Python27，Windows 7 32位）做出糟糕的努力。我下载了该版本，但是，我无法按照安装说明运行setup.py。首先，我的安装导致了一个“无法找到vcvarsall.bat”的错误，根据几个人在线的方向，让我朝着mingw32作为安装程序。我按照ming32的指示，为mingw32安装添加了一个路径，，然后在命令提示符下收到这个错误。 c:\Progr

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配件使用PyMC 3个法线：错误收敛简单的数据

我写了一个PyMC模型拟合3个法线使用数据（类似于一个在this question）。 import numpy as np import pymc as mc import matplotlib.pyplot as plt n = 3 ndata = 500 # simulated data v = np.random.randint(0, n, ndata) data = (

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实时高斯混合模型实现对象检测

我正在实时视频压缩。我正在用MATLAB进行建模。我需要稍后在5832MIPS，729MHz的DSP处理器上实现它。在DSP处理器上实现高斯混合模型是否可行或者是否有更好的目标检测算法？在此先感谢

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高斯分布和伽马分布的混合

我正在寻找一些脚本/软件包在R（Python也会这样做）从高斯和伽玛分布的混合物中找出组件分布参数。到目前为止，我已经使用R包“mixtools”将作为高斯混合数据进行建模，但我认为它可以通过Gamma加高斯模型更好地建模。感谢

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在scikit-learn中将GMM拟合到3D直方图

scikit-learn中的混合模型代码用于列出单个数据点，但如果您有直方图？也就是说，我对每个体素都有一个密度值，我希望混合模型能够逼近它。这可能吗？我想一个解决方案是从这个直方图中抽取数值，但这不是必须的。