Cuprins:
- Definiție - Ce înseamnă modelul de amestec gaussian (GMM)?
- Techopedia explică modelul gaussian de amestec (GMM)
Definiție - Ce înseamnă modelul de amestec gaussian (GMM)?
Un model de amestec gaussian (GMM) este o categorie de model probabilistic care afirmă că toate punctele de date generate sunt derivate dintr-un amestec dintr-o distribuție Gaussiană finită care nu are parametri cunoscuți. Parametrii pentru modelele de amestec gaussiene sunt obținute fie de la o estimare posteriori maximă, fie de la un algoritm iterativ de așteptare-maximizare dintr-un model anterior care este bine instruit. Modelele de amestec gaussiene sunt foarte utile când vine vorba de modelarea datelor, în special a datelor care provin din mai multe grupuri.
Techopedia explică modelul gaussian de amestec (GMM)
Matematic, modelele de amestec gaussiene sunt un exemplu al unei funcții parametrice de densitate a probabilității, care poate fi reprezentată ca o sumă ponderată a tuturor densităților componentelor gaussiene. Cu alte cuvinte, suma ponderată a densităților gaussiene ale componentei M este cunoscută sub numele de model de amestec gaussian și matematic este p (x | λ) = XM i = 1 wi g (x | µi, Σi), unde M este notat pentru greutățile amestecului, x este vectorul de date cu valoare continuă din dimensiunea D și g (x | ii, Σi) este componenta densităților gaussiene. Un model de amestec gaussian constă din matrice de covarianță, greutăți de amestec și vectori medii de la fiecare densitate de componente prezentă. Gaussienii sunt capabili să modeleze corelațiile elementelor vectoriale datorită combinației liniare a bazei covarianței diagonale. O altă caracteristică a modelului de amestec gaussian este formarea de aproximări netede la densitățile în formă aleatorie.
Modelele de amestec gaussian sunt utilizate în sistemele biometrice unde modelul parametric ajută la înțelegerea caracteristicilor sau a măsurătorilor legate de cele precum caracteristicile spectrale ale tractului vocal. Modelele de amestec gaussiene sunt, de asemenea, utilizate pentru estimarea densității și sunt considerate cele mai statistic tehnici mature pentru grupare.
