Was ist "Mischung" in einem Gaußschen Mischungsmodell?

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Wir untersuchen häufig das Gaußsche Mischungsmodell als nützliches Modell für maschinelles Lernen und seine Anwendungen.

Welche physikalische Bedeutung hat diese " Mischung "?

Wird es verwendet, weil ein Gaußsches Mischungsmodell die Wahrscheinlichkeit einer Anzahl von Zufallsvariablen modelliert, von denen jede ihren eigenen Mittelwert hat? Wenn nicht, wie lautet dann die richtige Interpretation dieses Wortes?

Upendra Pratap Singh
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Antworten:

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Eine kombiniert verschiedene Komponentenverteilungen mit Gewichten, die typischerweise eins ergeben (oder renormiert werden können). Eine ist der Sonderfall, bei dem die Komponenten Gaußsche sind.

N.(- -2,1)N.(2,1)N.(- -2,1)N.(2,1)

xx <- seq(-5,5,by=.01)
plot(xx,0.25*dnorm(xx,-2,1)+0.75*dnorm(xx,2,1),type="l",xlab="",ylab="")

Mischung

Im Grunde ist es wie ein Rezept. Spielen Sie ein wenig mit den Gewichten, den Mitteln und den Abweichungen, um zu sehen, was passiert, oder sehen Sie sich die beiden Tags im Lebenslauf an.

Stephan Kolassa
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K.K.

Das Ziel der Mischungsmodellierung besteht nun darin, die wahrscheinlichste Klasse für jede Beobachtung abzuschätzen. Daher kann die Gaußsche Mischungsmodellierung als Problem fehlender Daten angesehen werden. Die Schätzung erfolgt normalerweise mit dem EM-Algorithmus.

Tomka
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Kann ich annehmen, dass die K-Gaußschen miteinander verwandt sind (durch Gewichte, so dass ihre Summe gleich eins ist)
Upendra Pratap Singh
@Snowbell Ja, normalerweise wird angenommen, dass die Gewichte in dem Sinne normalisiert sind, dass sie sich zu 1 summieren. Allgemeine Informationen zu Gemischen finden Sie unter en.wikipedia.org/wiki/Mixture_distribution
tomka