Hỗn hợp sóng là gì trong một mô hình hỗn hợp gaussian

Chúng ta thường nghiên cứu mô hình Gaussian Mixture như một mô hình hữu ích trong học máy và các ứng dụng của nó.

Ý nghĩa vật lý của " Hỗn hợp " này là gì?

Được sử dụng bởi vì Mô hình hỗn hợp Gaussian mô hình xác suất của một số biến ngẫu nhiên mỗi biến có giá trị trung bình riêng của nó? Nếu không, thì cách giải thích chính xác của từ này là gì.

Một phân phối hỗn hợp kết hợp các phân phối thành phần khác nhau với các trọng số thường bằng một (hoặc có thể được tái chuẩn hóa). Một hỗn hợp gaussian là trường hợp đặc biệt trong đó các thành phần là Gaussian.

Chẳng hạn, đây là hỗn hợp 25% và 75% , mà bạn có thể gọi là "một phần và ba phần ":N ( 2 , 1 ) N ( - 2 , 1 ) N ( 2 , 1 $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="")

Về cơ bản, nó giống như một công thức. Chơi xung quanh một chút với các trọng số, phương tiện và phương sai để xem điều gì xảy ra hoặc nhìn vào hai thẻ trên CV.

Có, Hỗn hợp Gaussian được gọi theo cách này vì người ta cho rằng dữ liệu được quan sát đến từ phân phối hỗn hợp Gaussian bao gồm Gaussian với phương tiện và phương sai riêng. Tuy nhiên, các lớp đang tiềm ẩn và chỉ báo cho bạn biết một quan sát thuộc về lớp nào.$K$$K$

Mục tiêu của mô hình hỗn hợp bây giờ là ước tính lớp có khả năng nhất cho mỗi quan sát. Do đó, mô hình hỗn hợp Gaussian có thể được xem là một vấn đề dữ liệu bị thiếu. Ước tính thường được thực hiện bằng thuật toán EM.