Я прихожу с компьютера, изучающего фон. Я следил за несколькими курсами в Интернете. Но я никогда не слышал многого или никогда не встречал этого даже в курсе, который я сделал. Что они на самом деле? Может ли кто-нибудь дать мне простую идею. Я знаю, что они являются вероятностным модулем более генеративных алгоритмов.Используете ли мы модель гамма-смеси (GMM) для кластеризации данных в машинном обучении так часто?
Я очень часто использовал гауссовские смеси. Модели гамма-смеси одинаковы, но используют гамма-распределения вместо гауссиан.
Каждый алгоритм моделей смеси используется для получения вероятностной функции случайной величины. Вместо того, допускающий sinple распределение, например, гауссово распределение: р (х) = G (среднее, дисперсия)
Они предполагают более общую модель, в случае гауссовых смесей вы предполагаете, что ваши данные генерируется с помощью комбинации простых распределений, например:
р (х) = G (mean1, variance1) + G (mean2, variance2) + ... + G (meanN, varianceN)
гауссовой алгоритм смешанных моделей получает значения среднего1, ..., среднего значения N и дисперсии1, ..., varianceN
Как только у вас есть распределение лет У вас есть алгоритмы для получения новых образцов из них (генеративные модели) – Rob