gmm

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我正在开发工业Android应用程序，该应用程序利用Google Drive API读取和写入由公司G-Suite管理员共享的文件。这些应用程序安装在员工工作档案中，并使用Google移动管理进行管理。在使用中，员工使用填充公司特有数据库的应用程序下载共享文件。然后，在应用程序使用中，数据将被写回共享的Drive文件。多名员工分别添加到该文件中，然后由该公司进行分析。以下是这种情况：我需要共享

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从定制数据训练UBM与sidekit

我想从我已经用SIDEKIT提取的情感识别数据训练GMM-UBM模型（几乎与说话人识别一样，我也不理解HDF5功能文件系统）。我的数据是具有形状的视频（1101,78）[78是声学特征的数量和1101是特征矢量（帧）的数量。 UBM = sidekit.Mixture（） llks = ubm.EM_uniform（愤怒，distribNb，iteration_min = 3，iteration_

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无法填充结果矩阵

我想基于滚动数据集[1：2567]，[2：2568] ...等，使用GMM估计参数'r'。最后，结果将填入矩阵中。我已经测试了如下的核心代码，这可以得到有效答案。 x<-Source[1 : 2567,"AAA"] z<-as.matrix(x) e<-function(r,x){ + m<-exp(-x/r)-1 + return(m) + }

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求解GMM

下2个变量我试图解决用于GMM的一个2×1矩阵用下面的代码估计器： x<-rnorm(50, mean = 3, sd = 2) y<-rnorm(50, mean = 4, sd = 1) z_1<-as.matrix(x) z_2<-as.matrix(y) e<-function(RGAAA,x,y) {m1<-exp(-x/RGAAA[1])-1 m2<

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R：将组和单个多项式趋势线添加到GMM图中

我正在努力如何将个人和组趋势线添加到我的图中。（R和使用ggplot2）。这里是我使用的代码： MensHG.fm2=lmer(HGNewtons~Temperature+QuadTemp+Run+(1|Subject),MenstrualData) #model plot.hg<-data.frame([email protected],fitted.re=fitted(MensHG.f

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使用SIDEKIT构建GMM 1.2

我有一个文本文件形式的二维数据。我必须使用Sidekit 1.2基于这些数据构建GMM。我应该使用哪种功能来估计高斯模型的参数（均值，协方差矩阵，加权平均等）能否请您提供自己的一组（X，Y）的数据的一个小例子并使用它来构建GMM？任何帮助将不胜感激。

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如何使用matplotlib绘制一维高斯混合模型的pdf

我想绘制高斯混合模型。下面的代码允许我绘制两个独立的高斯，但是它们相交的地方，线条非常锐利而且不够光滑。有没有办法绘制一维GMM的pdf？ def plot_data(): mu = [-6, 5] var = [2, 3] sigma = [np.sqrt(var[0]), np.sqrt(var[1])] x = np.linspace(-10, 10,

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使用keras实现高斯混合模型

我想实现使用具有tensorflow后端的keras的高斯混合模型。有没有关于如何实施它的指南或例子？

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使用张量流实现GMM

我想用Tensorflow实现高斯混合模型。有没有关于如何实施它的指南或例子？我试图从tensorflow示例here实施GMM。但我认为它的越野车。

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R中的GMM与积分的正常CDF

我试图运行一个GMM估计，其中包括正常CDF的积分，其参数同时存在于函数和积分区间中。代码为的要点如下： g1 <- function(b,x){ e <- b[1] +b[2]*x$x1 r <- e + b[3]*x$x2 n <- b[4]+b[5]*x$x3 ncdf <- function(z){ return((pnorm((log(z