直观来说,图中的数据明显分为两簇,因此只用一个高斯分布来拟和是不太合理的 , 需要推广到用多个高斯分布的叠加来对数据进行拟合。图2是用两个高斯分布的叠加来拟合得到的结果 。 这就引出了高斯混合模型,即用多个高斯分布函数的线形组合来对数据分布进行拟合 。理论上,高斯混合模型可以拟合出任意类型的分布 。
使用fit函数拟合高斯模型的原理是通过最小化数据与模型函数之间的残差来确定最佳的参数值。具体来说,fit函数会根据用户提供的数据和模型函数,采用最小二乘法来调整模型参数,使得模型函数与数据之间的误差最小。 在使用fit函数拟合高斯模型时,我们需要提供拟合的数据和初始参数值。初始参数的选择对于拟合结果的精度和稳定...
利用origin求峰面积试试?请问你是怎么进行分峰的?求教分峰具体方法
也就是说在模型输出与真实值的误差服从高斯分布的假设下,最小化均方差损失函数与极大似然估计本质上是一致的,因此在这个假设能被满足的场景中(比如回归),均方差损失是一个很好的损失函数选择;当这个假设没能被满足的场景中(比如分类),均方差损失不是一个好的选择。 平均绝对误差损失 Mean Absolute Error Loss 基...
a本文第二章对现在常用的几种亚像素边缘检测算法(基于矩的亚像素边缘检测、基于高斯拟合的亚像素边缘检测、基于插值的亚像素边缘检测原理)的一般步骤,检测原理及其算法进行了详细的介绍和分析,根据算法的特点得知了其优缺点。与此同时,在此基础上本文在第四章提出了一种新的算法---基于三次样条插值的亚像素边缘检测...