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テンソルフローバックエンドのケラスを使用してガウス混合モデルを実装しようとしています。どのようにそれを実装するためのガイドまたは例はありますか？

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K-means法は異方性点を扱うことができません。 DBSCANとGaussian Mixtureモデルは、scikit-learnに従ってこれを扱うことができます。私は両方のアプローチを使用しようとしましたが、彼らは私のdatasetのために働いていません。 db = DBSCAN(eps=0.1,min_samples=5).fit(X_train,Y_train) labels_train

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通常のCDFの積分を持つRのGMM

通常のCDFの積分を含むGMM推定を実行しようとしていますが、関数と積分区間の両方にパラメータが存在します。次のようにコードの要旨は：わずかな変化のために 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){

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ドライブAPIを使用して共有ドライブのファイルをパスワードで保護する方法

GoogleドライブAPIを利用して企業のG-Suite管理者が共有するファイルを読み書きするインダストリアルアンドロイドアプリケーションを開発しています。アプリケーションは従業員の仕事用プロファイルにインストールされ、Googleモバイル管理を使用して管理されます。従業員は、会社固有のデータベースを設定するアプリを使用して共有ファイルをダウンロードします。次に、アプリケーションでは、共有ドライ

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GMMクラスタの代表点を得るにはどうすればよいですか？

sklearn Gaussian混合モデルアルゴリズム（GMM）を使用してデータ（75000、3）をクラスタ化しました。私は4つのクラスタを持っています。私のデータの各点は、分子構造を表しています。今私はクラスターの重心であると理解している各クラスターの最も代表的な分子構造を得たいと思います。これまでのところ、gmm.means_属性を使用してクラスターの中心にあるポイント（構造体）を特定しようと

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mvnpdfは（）が得られるSIGMA mustbe aquare、私は行列持つ対称型、正定値行列

： sigma=[0.1085 0.1085 0.1085; 0.1085 0.1085 0.1085; 0.1085 0.1085 0.1085]; 私は、次のerrpr recivingています： mvnpdr(rgb_pt,mu,sigma); として：e線用SIGMA mustbe a aquare, symetric, positive definite

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結果が行列に書き込まれない

ローリングデータセット[1：2567]、[2：2568]などに基づいて、GMMを使用してパラメータ 'r'を推定したいと考えています。最後に、結果をマトリックスで記入する。私はすでに以下のようにコアコードをテストしており、有効な回答が得られました。 x<-Source[1 : 2567,"AAA"] z<-as.matrix(x) e<-function(r,x){ +

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R：GMMプロットにグループと個々の多項式のトレンドラインを追加する

個人とグループのトレンドラインを私のプロットに追加する方法には苦労しています。（Rとggplot2を使用）。ここでは、私が使用していますコードです： MensHG.fm2=lmer(HGNewtons~Temperature+QuadTemp+Run+(1|Subject),MenstrualData) #model plot.hg<-data.frame([email protected

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MFCCとデルタ係数を使用すると、Log Likelihoodが奇妙になる理由

私は、オーディオストリームからMFCC機能を抽出する必要があるプロジェクトで作業しています。このプロジェクトは主に分類で構成されていますが、私たちのデータセットを拡張する目的で、私たちが分類に興味のある音の部分を分離するための検出アルゴリズムに取り組んでいます。私は別の表現を試していますが、データの性質上（詳細についてはお伝えしたいと思いますが、私が働いている教授がそれを私的に保つことを好むでし