Talaan ng mga Nilalaman:
- Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Gaussian Mixt Model (GMM)?
- Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Modelong Mixt ng Gaussian (GMM)
Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Gaussian Mixt Model (GMM)?
Ang isang modelo ng pinaghalong Gaussian (GMM) ay isang kategorya ng probabilistikong modelo na nagsasaad na ang lahat ng nabuong mga puntos ng data ay nagmula sa isang halo ng isang may hangganang mga pamamahagi ng Gaussian na walang kilalang mga parameter. Ang mga parameter para sa mga modelo ng pinaghalong Gaussian ay nagmula sa alinman sa pinakamataas na pagtatantya ng posteriori o isang pag-asa ng pag-asa-maximize na pag-asa mula sa isang naunang modelo na mahusay na sinanay. Ang mga modelo ng pinaghalong Gaussian ay lubhang kapaki-pakinabang pagdating sa pagmomolde ng data, lalo na ang data na nagmula sa ilang mga pangkat.
Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Modelong Mixt ng Gaussian (GMM)
Sa matematika, ang mga modelo ng pinaghalong Gaussian ay isang halimbawa ng isang function na parametric na may posibilidad na density, na maaaring kinakatawan bilang isang timbang na kabuuan ng lahat ng mga density ng mga sangkap ng Gaussian. Sa madaling salita, ang bigat na halaga ng M na sangkap na Gaussian ay kilala bilang isang modelo ng pinaghalong Gaussian, at matematiko ito ay p (x | λ) = XM i = 1 wi g (x | µi, Σi), kung saan M ay tinukoy para sa halo-halong timbang, ang x ay ang patuloy na pinahahalagahan na data vector mula sa D-dimension at at g (x | µi, Σi) ay ang sangkap na Gaussian density. Ang isang modelo ng pinaghalong Gaussian ay binubuo ng mga covariance matrices, mga timbang na halo at nangangahulugang mga vectors mula sa bawat sangkap na may density na sangkap. Gaussians ay ganap na may kakayahang pagmomolde ng mga ugnayan ng mga tampok na vector elemento salamat sa linear na kumbinasyon ng dayagonal covariance basis. Ang isa pang tampok ng modelo ng pinaghalong Gaussian ay ang pagbuo ng makinis na mga pagtataya sa mga random na hugis na mga density.
Ang mga modelo ng pinaghalong Gaussian ay ginagamit sa mga sistemang biometric kung saan ang modelong parametric ay tumutulong sa pag-unawa sa mga tampok o mga sukat na nauugnay sa mga tulad ng mga tampok na spectral na tract. Ang mga modelo ng pinaghalong Gaussian ay ginagamit din para sa pagtatantya ng density at itinuturing na pinaka-istatistikong mature na mga pamamaraan para sa clustering.
