一、GMM模型 事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外,还经常被用于 density estimation ),简单地说,k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster 了,而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 cluster 的概率,又称作 soft ass...
比如有P(x | θ),类比K-means有概率,更rubust. 结合GMM,需要使用EM算法,极大似然估计来估测参数 比如Σ(样本标准差 or 马氏距离),σ,平均数等 1 极大似然估计和EM算法 极大似然 两种常见的估算参数算法:“最小二乘法” 与 “极大似然估计” 主要提下极大似然估计的原理: 原理 我们先假设学校所有学生...
在这个步骤中,我们初始化 GMRES 算法所需的变量,比如 Krylov 子空间和正交基。 V=[r0/beta]# 创建一个正交基向量H=np.zeros((max_iterations+1,max_iterations))# 创建希尔伯特矩阵forkinrange(max_iterations):# 计算 A * V[k]v_k=A @ V[k]# 正交化forjinrange(k+1):H[j,k]=np.dot(V[j]....
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X=gmres(A,b) 视图求解线性方程组A*x=b的解x。nXn的稀疏矩阵A必须是方程且应是大型稀疏矩阵。列向量b的长度必须为n。参数A可以是一个函数afun以使得afun(x)返回A*x,对于这一语法格式,gmres并不重新启动,迭代的最大次数为min(n,10)。 如果gmres收敛,则显示这一结果的信息。如果gmres在最大迭代步后没有...