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- Qual método é usado para estimar os parâmetros de um modelo de mistura gaussiano?
- Qual abordagem é usada por modelos de mistura gaussiana?
- O que é um modelo de mistura gaussiana para o que é usado?
- Qual algoritmo é usado no GMM?
Qual método é usado para estimar os parâmetros de um modelo de mistura gaussiano?
Os parâmetros do GMM são estimados usando o algoritmo iterativo de expectativa -maximização (EM) (Redner e Walker, 1984).
Qual abordagem é usada por modelos de mistura gaussiana?
O objeto GaussianMixture implementa o algoritmo de expectativa de maximização (EM) para ajustar os modelos da mistura de gaussiano.
O que é um modelo de mistura gaussiana para o que é usado?
Os modelos de mistura gaussiana (GMMs) são um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina. Eles são usados para classificar dados em diferentes categorias com base na distribuição de probabilidade. Modelos de mistura gaussiana podem ser usados em muitas áreas diferentes, incluindo finanças, marketing e muito mais!
Qual algoritmo é usado no GMM?
Algoritmo EM no GMM
Essas duas etapas são repetidas até que a convergência seja alcançada. Dessa forma, é possível uma mudança entre o e-step e o M-shep, de acordo com os parâmetros aleatoriamente inicializados.
