在Pytorch中估计高斯模型的混合 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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使用pytorch实现高斯混合模型分类器

本文是一个利用Pytorch构建高斯混合模型分类器的尝试。我们将从头开始构建高斯混合模型(GMM)。...这样可以对高斯混合模型有一个最基本的理解，本文不会涉及数学，因为我们在以前的文章中进行过很详细的介绍。...但是我们还可以进行改进分类通过上面的介绍应该已经对如何创建高斯混合模型以及如何训练它有了大致的了解，下一步将使用这些信息来构建一个复合(GMMClassifier)模型，该模型可以学习识别混合高斯分布的不同类别...由于每个类对于其特定的高斯混合可能具有不同数量的组件，因此我们允许n_components是一个int值列表，该列表将在生成每个底层模型时使用。...我们还将创建一组5个独立但重叠的高斯混合分布，每个类有随机数量的高斯分量。

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期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析

本文深入探讨了期望最大化（EM）算法的原理、数学基础和应用。通过详尽的定义和具体例子，文章阐释了EM算法在高斯混合模型（GMM）中的应用，并通过Python和PyTorch代码实现进行了实战演示。...例子：在高斯混合模型中，期望步骤涉及计算每个观测数据点属于各个高斯分布的条件概率，这些概率也称为后验概率。...Q函数通常依赖于观测数据、隐变量和模型参数。例子：在高斯混合模型的EM算法中，Q函数基于观测数据和各个高斯分布的后验概率来定义。...它是EM算法应用的一个典型例子，尤其是当我们要对数据进行聚类或者密度估计时。高斯混合模型的定义高斯混合模型是由多个高斯分布组成的。...---- 五、实战案例在实战案例中，我们将使用Python和PyTorch来实现一个简单的高斯混合模型（GMM）以展示EM算法的应用。定义：目标我们的目标是对一维数据进行聚类。

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基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型

有关高斯混合模型的详细信息基于概率模型的聚类技术已被广泛使用，并且已经在许多应用中显示出有希望的结果，从图像分割，手写识别，文档聚类，主题建模到信息检索。...基于模型的聚类方法尝试使用概率方法优化观察数据与某些数学模型之间的拟合。生成模型通常使用EM方法求解，EM方法是用于估计有限混合概率密度的参数的最广泛使用的方法。...table(iris$Species, mb3$classification) 比较每个群集中的数据量在将数据拟合到模型中之后，我们基于聚类结果绘制模型。...轮廓值通常为0到1; 接近1的值表明数据更好地聚类。 k-means和GMM之间的关系 K均值可以表示为高斯混合模型的特例。...通常，高斯混合更具表现力，因为数据项对群集的成员资格取决于该群集的形状，而不仅仅取决于其接近度。与k-means一样，用EM训练高斯混合模型可能对初始启动条件非常敏感。

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高斯混合模型 GMM 的详细解释

并且它是硬聚类方法，这意味着每个数据点都分配给一个集群，这也是不现实的。在本文中，我们将根据上面的内容来介绍 KMeans 的一个替代方案之一，高斯混合模型。...上述分布通常称为多模型分布。每个峰代表我们数据集中不同的高斯分布或聚类。我们肉眼可以看到这些分布，但是使用公式如何估计这些分布呢？在解释这个问题之前，我们先创建一些高斯分布。...在解释之前，我们先演示一下 EM 算法在 GMM 中的应用。...E-step 的结果是混合模型中每个数据点和每个高斯分布的一组responsibilities。这些responsibilities会在 M-step更新模型参数的估计。...3、最大化步骤（M-step）算法使用高斯分布的responsibilities（在 E-step中计算的）来更新模型参数的估计值。

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理解高斯混合模型中期望最大化的M-Step

在本篇文章中将解释高斯混合模型（GMM）的关键部分背后的数学原理，即期望最大化（EM），以及如何将这些概念转换为Python。这个故事的重点是EM或M-Step。...EM用到的符号要学习如何学习机器学习算法，您一生中需要一些希腊语。因为算法中符号基本上都是以希腊文表示的。尽管可能会想掩盖基础知识，但是对单个希腊字母的简单掌握可以帮助您理解算法中的重要概念。...在GMM中，对于我们评估的每个样本，我们可能会返回代表“每个高斯j的响应度”，每个“软分类”或每个“概率”的值。这些阶段通常都是关于同一件事的，但响应度与概率之间存在关键区别。...我们如何得到每个样本的概率数组这是EM中的E-Step，也就是期望。在E-Step中，我们尝试用贝叶斯规则猜出每个点的分配-这会产生一组值，这些值指示每个点对高斯的响应度或概率。...总结在这篇文章中，我介绍了M-Step的高斯混合模型算法的期望最大化阶段的导航部分的理解。虽然从表面上看，数学似乎太复杂而无法处理，但我们可以通过理解其各个部分来处理其复杂性。

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广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现

广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍针对某个科学问题...P*P维作业相关矩阵（自变量X），用以表示因变量的各次重复测量值（自变量）之间的相关性大小求参数$\beta$的估计值及其协方差矩阵混合线性模型(mixed linear model，MLM)：构建包含固定因子和随机因子的线性混合模型...OddRatio：风险值，一般用于逻辑回归，可以通过对系数估计进行指数化来计算比值几率。比值几率表示单位预测变量变化时响应变量的几率的乘性变化。在本例中，不适合。...OddRatio：风险值，一般用于逻辑回归，可以通过对系数估计进行指数化来计算比值几率。比值几率表示单位预测变量变化时响应变量的几率的乘性变化。在本例中，不适合。...- 实例操作及结果解读（R、Python、SPSS实现）混合线性模型介绍--Wiki广义估计方程中工作相关矩阵的选择及R语言代码在Rstudio 中使用pythonAn Introduction to

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使用高斯混合模型建立更精确的聚类

然后，我们将深入讨论高斯混合模型的概念，并在Python中实现它们。...目录聚类简介 k-means聚类简介 k-means聚类的缺点介绍高斯混合模型高斯分布期望最大化EM算法高斯混合模型的期望最大化在Python中实现用于聚类的高斯混合模型聚类简介在我们开始讨论高斯混合模型的实质内容之前...对于给定的一组数据点，我们的GMM将识别属于这些分布的每个数据点的概率。等一下,概率? 你没看错!混合高斯模型是概率模型，采用软聚类方法将点分布在不同的聚类中。我再举一个例子，这样更容易理解。...广义上，期望最大化算法有两个步骤: E步:在此步骤中，可用数据用于估计(猜测)缺失变量的值 M步:根据E步生成的估计值，使用完整的数据更新参数期望最大化是许多算法的基础，包括高斯混合模型。...实际上我们可以说 k-means只考虑更新簇中心的均值，而GMM则考虑数据的均值和方差。在Python中实现高斯混合模型是时候深入研究代码了!这是任何文章中我最喜欢的部分之一，所以让我们开始吧。

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基线估计(二)：GP与Model Uncertainty，高斯过程在异常检测中的应用

1 背景深度学习虽然在许多领域都得到了较好的应用，但是传统深度学习通常采用最大似然估计来训练，导致模型本身难以衡量模型的不确定性（Model Uncertainty）[1]。...2 高斯过程在介绍高斯过程前，我们先了解下模型预测过程中的贝叶斯概率解释，还是上述任务，假设我们训练了一个非线性模型来对图像做分类，的参数为，训练数据为，其中为输入...如果我们想要预测测试集的情况，就需要先假设的先验分布。高斯过程模型，就是可以不参数化，并实现分布估计的手段。...第二轮迭代第七轮迭代第十轮迭代 3 GP在异常检测中的应用 3.1 基于GP的异常检测 Nannan Li & Xinyu Wu等人[3]采用高斯过程来做视频监控的异常检测。...的神经网络来评估模型的不确定性，类似于3.1中基于高斯过程的异常检测，我们得到了最终的分布，便可在判断异常同时判断其不确定性。

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R语言：EM算法和高斯混合模型的实现

. :748.0 期望最大化（EM）期望最大化（EM）算法是用于找到最大似然的或在统计模型参数，其中该模型依赖于未观察到的潜变量最大后验（MAP）估计的迭代方法。...期望最大化（EM）可能是无监督学习最常用的算法。似然函数似然函数找到给定数据的最佳模型。 ?...我们可以选择伯努利分布或者，如果我们有以厘米为单位的人的身高（男性和女性）的数据。高度遵循正常的分布，但男性（平均）比女性高，因此这表明两个高斯分布的混合模型。 ?...log.likelihood：这是BIC值的对数似然值 n：这是X点的数量 df：这是自由度 BIC：这是贝叶斯信息标准; 低是好的 ICL：综合完整X可能性 - BIC的分类版本。...EM的绘图命令会生成以下四个绘图： BIC值用于选择簇的数量聚类图分类不确定性的图表簇的轨道图 ? ? ?

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在流式模型和分布式模型中实现最优矩估计

Woodruff 摘要：数据流模型中最古老的问题之一是近似第p个矩∥X∥pp=Σni= 1 | Xi | pof基础向量X∈Rn，它表示为poly（n）更新的序列。坐标。...特别感兴趣的是当p∈（0,2）。虽然当允许正和负更新时，已知这个问题的紧密空间界限（ε-2logn）位，但令人惊讶的是，当所有空间复杂性都存在差距时更新是正的。...即，我们给出了用于估计∥X∥pp的O~（ε-2 + logn）位的最坏情况流的上界。我们的技术还给出了估计流中经验熵的新上界。...另一方面，我们证明了forp∈（1,2），在自然协调器和黑板通信拓扑中，有一个O~（ε-2）位最大值 - 基于随机舍入方案的通信上界。我们的协议还产生了重击者和近似矩阵乘积的协议。...我们将结果推广到任意通信拓扑G，获得一个O~（ε2logd）最大通信上界，直径是直径有趣的是，我们的上界排除了基于自然通信复杂性的方法，用于证明流式算法的μ（ε-2logn）比特下限为p∈（1,2）。

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先验扩散: 在单眼深度估计的扩散模型中利用语言先验！

作者提出，扩散模型中的语言先验可以通过利用与语言描述对齐的几何先验来增强单目深度估计，这种先验是在文本到图像预训练过程中学习的。...1 Introduction 单目深度估计要求模型从单张图像中预测像素级的深度。...因此，在深度估计中，由人类生成的描述允许模型利用输入文本中嵌入的几何先验知识更有效地感知3D场景。在作者的PriorDiffusion中，在去噪过程中，模型使用图像和语言输入来预测要移除的噪声。...最终，高斯噪声逐步细化为与输入图像和语言描述都相符的深度图。...例如，在第一行，由于颜色和纹理与背景混合，肥皂分配器在输入图像中几乎难以区分。基于视觉的深度估计器如Margold很难识别它，导致深度预测与背景相匹配。

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高斯混合模型与EM算法的数学原理及应用实例

; 阐述k-means算法与GMM模型的关系; 总结关键词: 高斯混合模型, EM算法, 概率图模型, 机器学习不完全数据的问题实例假设我们有数据集 ?...在(7)中, 我们借助在第t-1次迭代中得到的参数估计值 ? 来获得zi关于xi的后验分布 ? 此时的后验概率 ? 是一个可计算的常数. 再使用这个关于zi的后验分布构造期望 ?...对其中的1000个样本点, 我们使用GMM模型来对其分布进行建模, 在每次迭代中, 我们先利用第t-1次迭代的参数估计值 ?...样本点所属高斯分布的预测着色示意图上图为1000个样本点所属高斯分布的预测着色示意图, 在使用EM算法得到GMM模型的参数估计值后, 只需计算即可得到样本点所属高斯分布的预测值....总结 GMM模型是典型的概率图模型, 其优异的数学性质使之在拟合数据分布时有很强的建模能力. 求解GMM模型的EM算法给带隐变量的模型的参数估计提供了强有力的武器, 其在工业界中亦得到广泛应用.

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在 PyTorch 中实现可解释的神经网络模型

这些模型不仅提高了模型的透明度，而且通过在训练过程中结合高级人类可解释的概念（如“颜色”或“形状”），培养了对系统决策的新信任感。...❞ 在这篇博文[1]中，我们将深入研究这些技术，并为您提供使用简单的 PyTorch 接口实现最先进的基于概念的模型的工具。...通过实践经验，您将学习如何利用这些强大的模型来增强可解释性并最终校准人类对您的深度学习系统的信任。概念瓶颈模型在这个介绍中，我们将深入探讨概念瓶颈模型。...为了在具体设置中说明这种权衡，让我们考虑一个概念瓶颈模型，该模型应用于要求稍高的基准，即“三角学”数据集： x, c, y = datasets.trigonometry(500) x_train, x_test...往期推荐如何在 Linux 中列出 Systemd 下所有正在运行的服务 GPT 模型的工作原理你知道吗？ Backbone 在神经网络中意味着什么？

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高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现

高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。 gmm可用于各种机器学习应用，包括聚类、密度估计和模式识别。...在本文中，将首先探讨混合模型，重点是高斯混合模型及其基本原理。然后将研究如何使用一种称为期望最大化(EM)的强大技术来估计这些模型的参数，并提供在Python中从头开始实现它。...θₖ表示第k个分量的参数，例如高斯分布中的平均值和标准差。混合模型假设每个数据点来自K个分量分布中的一个，根据混合权重wₖ选择具体的分布。该模型不需要知道每个数据点属于哪个分布。...E-Step 在e步中，我们根据模型参数的当前估计值计算潜在变量Z ^的概率分布。换句话说，我们计算每个高斯分量中每个数据点的隶属度概率。...Scikit-Learn中的GMM Scikit-Learn在类sklearn.mixture.GaussianMixture中提供了高斯混合模型的实现。

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PyTorch中Transformer模型的搭建

而1.2版中一个重要的更新就是把加入了NLP领域中炙手可热的Transformer模型，这里记录一下PyTorch中Transformer模型的用法（代码写于1.2版本，没有在1.3/1.4版本测试）。...简介 ---- 也许是为了更方便地搭建Bert，GPT-2之类的NLP模型，PyTorch将Transformer相关的模型分为nn.TransformerEncoderLayer、nn.TransformerDecoderLayer...搭建模型的时候不一定都会用到，比如fastai中的Transformer模型就只用到了encoder部分，没有用到decoder。...在本文中介绍的是参考Transformer原始论文实现的Sequence2sequence形式的Transformer模型。 2....，据说在有些任务中，效果与有参数的接近。

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PyTorch中的模型创建

最全最详细的PyTorch神经网络创建~ 话不多说直接开始~ 神经网络的创建步骤定义模型类，需要继承nn.Module 定义各种层，包括卷积层、池化层、全连接层、激活函数等等编写前向传播，...默认值为1，表示在输入张量的第二个维度（即列）上进行softmax操作。...随机失活方法Dropout 当 FC层过多，容易对其中某条路径产生依赖，从而使得某些参数未能训练起来为了防止上述问题，在 FC层之间通常还会加入随机失活功能，也就是Dropout层它通过在训练过程中随机失活一部分神经元...，从而增强模型的泛化能力。...转置卷积通常用于生成器网络中，将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像。

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PyTorch专栏（六）: 混合前端的seq2seq模型部署

作者 | News 编辑 | 安可出品 | 磐创AI团队出品【磐创AI 导读】：本篇文章讲解了PyTorch专栏的第三章中的混合前端的seq2seq模型部署。...本教程将介绍如何是seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本。我们要转换的模型来自于聊天机器人教程Chatbot tutorial。...图像分类器 PyTorch数据并行处理第三章：PyTorch之入门强化数据加载和处理 PyTorch小试牛刀迁移学习混合前端的seq2seq模型部署保存和加载模型第四章：PyTorch之图像篇...：PyTorch之生成对抗网络第七章：PyTorch之强化学习混合前端的seq2seq模型部署 1.混合前端在一个基于深度学习项目的研发阶段, 使用像PyTorch这样即时eager、命令式的界面进行交互能带来很大便利...4.数据处理尽管我们的模型在概念上处理标记序列，但在现实中，它们与所有机器学习模型一样处理数字。在这种情况下，在训练之前建立的模型词汇表中的每个单词都映射到一个整数索引。

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如何利用高斯混合模型建立更好、更精确的集群？

本文将带你了解高斯混合模型的工作原理以及如何在 Python 中实现它们，我们还将讨论 k-means 聚类算法，看看高斯混合模型是如何对它进行改进的。我真的很喜欢研究无监督的学习问题。...它是一种强大的无监督学习技术，我们可以在现实世界中准确无误地使用它。高斯混合模型是我在本文中要讨论的一种聚类算法。想预测你最喜欢的产品的销量吗？想通过不同客户群体的视角来理解客户流失？...高斯混合模型中的期望最大化聚类简介在我们开始讨论高斯混合模型的本质之前，让我们快速更新一些基本概念。...高斯混合模型（来源：维基百科）在一维空间中，高斯分布的概率密度函数由下式给出： ? 高斯分布其中μ是平均值，σ2 是方差。但这只适用于单个变量。...广义上，期望最大化算法有两个步骤： E-step：在这个步骤中，可用的数据用于估计（猜测）丢失变量的值 M-step：根据 E-step 中生成的估计值，使用完整的数据更新参数期望最大化是许多算法的基础

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高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现

高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。 gmm可用于各种机器学习应用，包括聚类、密度估计和模式识别。...在本文中，将首先探讨混合模型，重点是高斯混合模型及其基本原理。然后将研究如何使用一种称为期望最大化(EM)的强大技术来估计这些模型的参数，并提供在Python中从头开始实现它。...θₖ表示第k个分量的参数，例如高斯分布中的平均值和标准差。混合模型假设每个数据点来自K个分量分布中的一个，根据混合权重wₖ选择具体的分布。该模型不需要知道每个数据点属于哪个分布。...E-Step 在e步中，我们根据模型参数的当前估计值计算潜在变量Z ^的概率分布。换句话说，我们计算每个高斯分量中每个数据点的隶属度概率。...Scikit-Learn中的GMM Scikit-Learn在类sklearn.mixture.GaussianMixture中提供了高斯混合模型的实现。

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使用高斯混合模型对不同的股票市场状况进行聚类

我将演示如何使用高斯混合模型来帮助确定资金何时进入或退出市场。从数学上讲，任何给定时间的市场行情都可以称为“市场状态”。行情通常可以解释为任意数量的概念，例如熊市或牛市；波动大小等等。...因此，当使用监督机器学习算法时，预测变量是明确定义的。一个非常简单但强大的监督学习的例子是线性回归。通过x预测y 高斯混合模型(GMM) 高斯混合模型是p维空间中多个正态分布的重叠。...高斯混合模型是一种用于标记数据的聚类模型。使用 GMM 进行无监督聚类的一个主要好处是包含每个聚类的空间可以呈现椭圆形状。...高斯混合模型不仅考虑均值，还考虑协方差来形成集群 GMM 方法的一个优点是它完全是数据驱动的。提供给模型的数据就可以进行聚类。...重要的是，每个集群的标签可以是数字，因为数据驱动了潜在的特征，而不是人类的意见。 GMM 的数学解释高斯混合模型的目标是将数据点分配到n个多正态分布中的一个。

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