2.用MLE求高斯混合模型的困境 3.使用EM算法求解高斯混合模型 3.1 隐变量的引入 3.2 E过程 3.3 M过程 4. 代码复现 5. 参考 1.前言 高斯混合模型由多个高斯分布通过加权平均的方式叠加而成 P(x)=∑k=1Kαk∗N(μk,σk)其中∑k=1Kαk=1,K为高斯分布的个数。 要获得高斯混合模型准确的数学表达,需要得
1高斯混合模型 (GMM) 算法的工作原理 正如我前面提到的,我们可以将 GMM 称之为概率版本的 KMeans,因为 KMeans 和 GMM 的初始化和训练过程是相同的。但是,KMeans 使用基于距离的方法,而 GMM 使用概率方法。GMM 中有一个主要假设:数据集由多个高斯分布生成,换句话说,是高斯分布的混合。 上述分布通常称为多模型...
近期正好在研究一些水彩渲染相关,探索发现到2021年已有前人在siggraph上实现了水彩渲染,于是乎结合AI 做了次机器学习自然颜色混合渲染测试。 一、颜色混合 1.1 常见的颜色混合方案 常见的颜色混合在计算机中主要是线性叠加和线性相减的方法进行颜色混合。 其中线性叠加代表物理意义上光的相加,线性减弱代表着物理意义上光的...
机器学习高斯混合模型(中篇):聚类求解 总结来说,GMM是非常好的聚类利器,它不光能给出样本所属的类别,还能给出属于每个类别的概率,进而转化成得分值,有时所属每个簇的得分值具有重要的意义(意义说明详见之前两篇的推送)。GMM求解的思路本质上是借助最大期望算法的思路来进行求解,关于最大期望算法的原理例子解析,请...
《实例》阐述算法,通俗易懂,助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来! 01 — 回顾 昨天,介绍了高斯混合模型(GMM)的一些有意思的小例子,说到高斯混合能预测出每个样本点属于每个簇的得分值,这个具有非常重要的意义,大家想了解这篇推送...
混合(blending):堆叠类型的集成,其中元模型是根据对保留的验证数据集的预测进行训练的。 堆叠(stacking):堆叠式集成,在k-fold交叉验证过程中,元模型根据折外预测进行训练。 这种区别在Kaggle竞争机器学习社区中很常见。 “Blend(混合)这个词是由Netflix的获胜...
【机器学习】聚类算法——高斯混合聚类(理论+图解),,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之..
大数据文摘授权转载自数据派THU 编译:王可汗、wwl 混合是一种基于集成学习的机器学习算法。它是堆叠或堆叠集成的口语化名称,在这种情况下,元模型不是根据基本模型做出的对折外数据的预测来拟合,而是根据对保留的样本数据集做出的预测来拟合。在价值100万美元的 Netfli
混合编程在机器学习项目中的应用,融合了多种编程语言和技术的优势,以适应不同的需求和场景。精通一门语言、灵活运用工具库、优化计算性能、跨领域集成是其核心价值所在。尤其是在优化计算性能方面,通过混合不同编程语言的特性,比如Python的便捷性和C/C++的执行效率,可以显著提高机器学习模型的训练和推理速度。
本文选择支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、极端梯度增强(XGB)和多层感知机(MLP)作为孔隙压力建模的机器学习算法。此外,本文利用灰狼优化(GWO)算法、粒子群优化(PSO)算法、麻雀搜索算法(SSA)、蝙蝠算法(BA)建立混合机器学习优化算法,并提出改进的...