機器學習基礎--math（3）--混合高斯分佈
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。
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
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. python的安裝和Hello，World編寫
- 2. 重磅解讀：K8s Cluster Autoscaler模塊及對應華爲雲插件Deep Dive
- 3. 鴻蒙學習筆記2（永不斷更）
- 4. static關鍵字 和構造代碼塊
- 5. JVM筆記
- 6. 無法啓動 C/C++ 語言服務器。IntelliSense 功能將被禁用。錯誤: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
- 7. 【Hive】Hive返回碼狀態含義
- 8. Java樹形結構遞歸（以時間換空間）和非遞歸（以空間換時間）
- 9. 數據預處理---缺失值
- 10. 都要2021年了，現代C++有什麼值得我們學習的？
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