mixture-model

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R을 사용하여 기본 마르코프 프로세스가있는 유한 혼합 모델 추정

R 질문보다 통계적 질문이 더 많으면 사과드립니다. R에서 다음 모델을 추정하려고합니다. y_t = mu0 (1 - S_t) + mu1 S_t + e_t e_t ~ N (0, sigma_t^2) sigma_t^2 = sigma_0^2 (1 - S_t S_t = 1 일 때 mu_t = mu1이고, S_t는 전이 확률 P (S_t = 1 | S_t-1)를 갖는

r statistics markov-chains mixture-model 2010-05-03

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C++ Gibbs 샘플러를 사용하는 GMM 구현 즉, Dirichlet 프로세스 가우시안 혼합 모델

Gibbs 샘플링 기반 접근법 (일반적인 EM 기반이 아닌) 피팅/분류 방식을 사용하는 다중 변형 GMM의 C++ 구현을 찾고 있습니다. 선험적 정보를 최대한 활용하고 제약 조건을 추가 할 수 있어야합니다. 종종 Dirichlet Process Gaussian Mixture Model 또는 DPGMM으로 알려져 있습니다. 이미 Matlab에서 구현되었지만이

c++ model gaussian mixture-model 2011-12-20

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동일한 가중치 및 공유 대각 공분산을 사용하는 GMM 클러스터링 알고리즘

동일한 구성 요소 가중치 및 공유 대각선 공분산을 설정할 수있는 가우시안 혼합 모델 클러스터링 알고리즘을 찾고 있습니다. 데이터 집합을 분석해야하며 코드를 직접 작성하려고 할 시간이 없습니다.

python matlab machine-learning computer-vision mixture-model 2012-08-26

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