JavaShuo
欄目
標籤
機器學習基礎--math(3)--混合高斯分佈
時間 2020-12-30
欄目
應用數學
简体版
原文
原文鏈接
混合高斯分佈(GMM,Gaussian Mixture Model) 這個時候很顯然若使用兩個高斯分佈來擬合,加上二者的權重效果比單個的高斯分佈要好得多!若是不止兩個山峯那最好就是再多幾個高斯的分佈同時來擬合。
>>阅读原文<<
相關文章
1.
機器學習-------- EM算法推導及高斯混合分佈
2.
混合高斯分佈
3.
數學-機器學習-基礎-概率-高斯分佈
4.
機器學習基礎--math(1)--變分
5.
機器學習基礎--math(12)--t分佈
6.
機器學習基礎--math(5)--矩陣
7.
混合高斯分佈與 EM 算法
8.
高斯混合分佈EM算法
9.
EM算法與高斯混合分佈
10.
生成符合多維混合高斯分佈的隨機數
更多相關文章...
•
XSD 混合內容
-
XML Schema 教程
•
Kotlin 基礎語法
-
Kotlin 教程
•
Kotlin學習(二)基本類型
•
Kotlin學習(一)基本語法
相關標籤/搜索
機器學習基礎
機器學習
混合器
斯坦福---機器學習
python+機器學習(3)
Python與機器學習 3
混合
機器學習基石
Bootstrap基礎學習
python基礎學習
應用數學
瀏覽器信息
網站主機教程
PHP 7 新特性
學習路線
服務器
初學者
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
字節跳動21屆秋招運營兩輪面試經驗分享
2.
Java 3 年,25K 多嗎?
3.
mysql安裝部署
4.
web前端開發中父鏈和子鏈方式實現通信
5.
3.1.6 spark體系之分佈式計算-scala編程-scala中trait特性
6.
dataframe2
7.
ThinkFree在線
8.
在線畫圖
9.
devtools熱部署
10.
編譯和鏈接
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
機器學習-------- EM算法推導及高斯混合分佈
2.
混合高斯分佈
3.
數學-機器學習-基礎-概率-高斯分佈
4.
機器學習基礎--math(1)--變分
5.
機器學習基礎--math(12)--t分佈
6.
機器學習基礎--math(5)--矩陣
7.
混合高斯分佈與 EM 算法
8.
高斯混合分佈EM算法
9.
EM算法與高斯混合分佈
10.
生成符合多維混合高斯分佈的隨機數
>>更多相關文章<<