mixture-model

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정상 + 비정규 혼합물 모델 피팅에 대한 질문

저는 두 가지 구성 요소를 포함한 혼합 모델을 사용하고 있습니다 : 벡터에 맞춰 정규 분포와 로그 정규 분포를 포함하고 있습니다. 제가 여기 장애가 있었던 사용하여 시도하는 코드이다 model { for(i in 1:N) { y[i] <- latent[i,index[i]+1] index[i] ~dbern(pi) laten

jags mixture-model winbugs14 2016-09-21

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ggplot 혼합물 모델 R

숫자 값과 범주 형 변수가있는 데이터 집합이 있습니다. 숫자 변수의 분포는 카테고리마다 다릅니다. 각 범주 형 변수에 대해 "밀도 플롯"을 플롯하여 전체 밀도 플롯보다 시각적으로 낮게 표시하려고합니다. 이것은 혼합 모델을 계산하지 않고 혼합 모델의 구성 요소와 비슷합니다 (데이터를 분할하는 범주 형 변수를 이미 알고 있으므로). 범주 변수에 따라 그룹화하려

r ggplot2 density-plot mixture-model 2016-09-23

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단일 특징 데이터에 가우스 혼합 모델을 맞추는 올바른 방법은 무엇입니까?

data은 1 차원 데이터 배열입니다. data = [0.0, 7000.0, 0.0, 7000.0, -400.0, 0.0, 7000.0, -400.0, -7400.0, 7000.0, -400.0, -7000.0, -7000.0, 0.0, 0.0, 0.0, -7000.0, 7000.0, 7000.0, 7000.0, 0.0, -7000.0, 6600.0, -7

python machine-learning scikit-learn reshape mixture-model 2017-04-13

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Gaussian Mixture 모델을 MATLAB fitgmdist로 진행했지만 여전히 오류가 발생 함 :(

Hello stack overflow fam.이 가우스 fitgmdist를 MATLAB 피팅 Gaussian Mixture 모델에 사용하는 방법을 알아 내려고 노력했습니다. 'SharedCovariance이'거짓 때이 초기 공분산은 K 페이지와 3D 배열해야한다 각 페이지는 정방 행렬이어야합니다.하지만 난 아직도 내가받을 다음과 같은 실수 초기 매개 변수를

matlab gaussian mixture-model 2016-09-26

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무작위로 선택된 데이터 매트릭스와 선형 혼합 R

내 의도는 두 개의 데이터 세트에서 새로운 비율의 데이터를 생성하는 것입니다. 이 V1 V2 V3 17.73401882 15.57104835 38.38786527 17.46926296 15.51123547 38.15194112 17.7728391 15.57638409 38.40830517 17.73169731 15.56926588 38.38

r sampling mixture-model 2017-01-06

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Facenet : 얼굴 임베딩 세트의 앙상블 사용

Facenet은 얼굴 인식을위한 심층 학습 모델입니다. 피쳐 추출을위한 훈련을받습니다. 즉, embedding이라는 고정 된 길이의 벡터로 이미지를 나타냅니다. 학습 후, 주어진 각 이미지에 대해 두 번째 마지막 레이어의 출력을 특징 벡터로 취합니다. 그 후에 특징과 거리 함수 (예 : 유클리드 거리)를 기반으로 검증 (두 이미지가 같은 사람인지 여부를 알

computer-vision deep-learning conv-neural-network ensemble-learning mixture-model 2017-12-26

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Sklearn의 BayesianGaussianMixture에서 매우 큰 로그 확률

저는 python을 사용하여 sklearn의 BayesianGaussianMixture (및 동일한 문제를 보여주는 GaussianMixture)을 실험했습니다. 배포본에서 가져온 항목이 여러 개있는 모델에 적합하게 설정 한 다음 보관 된 데이터 세트 (일부는 배포판의 일부 외부에 있음)로 모델을 테스트했습니다. 같은 뭔가 : X_train = ... #

python scikit-learn mixture-model 2016-11-24

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누락 된 데이터를 대신하기 위해 가우시안 혼합 모델을 사용하는 잠재 변수

현재 누락 된 데이터를 가우시안 혼합 모델을 통해 대체하려고합니다. 내 참조 논문은 여기에서있다 : http://mlg.eng.cam.ac.uk/zoubin/papers/nips93.pdf 내가 현재 2 개 가우스 구성 요소와 이변 량 데이터 세트에 초점을 맞 춥니 다. > whichMissXY<-myData[ which(is.na(myData$waitin

gaussian missing-data mixture-model imputation missing-features 2016-11-28

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가우스 파이썬의 혼합물

파이썬에서 가우스 혼합 모델을 1 차원 배열에 맞추려고합니다. 파이썬의 Sklearn 라이브러리에서 "혼합물"을 사용하고 있습니다. 내 샘플 배열에는 mean = 70.2 및 variance = 11.8 인 단일 정규 분포에서 437 개의 샘플이 포함되어 있으며 일반 모양을 잃지 않고 노이즈를 추가했습니다. 파이썬 내 배열, 즉 V는 같다 : V = 배열

scikit-learn gaussian data-fitting mixture-model 2016-12-06

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스탠 벡터화의 혼합 모델

저는 스탠 (Stan)을 배우고 있으며 간단한 혼합 모델을 구현하고 싶습니다. 참조 설명서에 (스탠 참조-2.14.0) 용액에 이미 존재 : data { int<lower=1> K; // number of mixture components int<lower=1> N; // number of data points real y[N];

mixture-model stan rstan mixture 2017-02-03

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