mixture

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sklearn BayesianGaussianMixture複数のデータポイントに基づくクラスタ割り当て

sklearn.mixture.BayesianGaussianMixtureを使用して一連の軌跡に合わせようとしています。 各軌道は、データポイントのセットからなる。 t_iは、i番目の軌道と(x_ik, y_ik)ある t_i = {x_i1, y_i1, x_i2, y_i2, ... , x_iN, y_iN}, は、軌道上のk番目の点です。例えば、x_ikは、時間ステップkでロボット

scikit-learn cluster-computing gaussian bayesian mixture 2017-03-03

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ggplot2を使ったRのプロットガウス混合物

私はガウス混合分布を近似しており、全体（一次元）データセットの推定カーネル密度をコンポーネントの合計として簡単にプロットできるかどうか疑問に思っていましたこの使用ggplot2のような素敵なファッションでの密度： #example data a<-rnorm(1000,0,1) #component 1 b<-rnorm(1000,5,2) #component 2 d<-c(a,b) #o

r ggplot2 gaussian mixture 2017-11-12

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確率が2つの分布から描画するR

確率が100000倍の2つの異なる分布から描画しようとしています。残念ながら私はforループで何が間違っているかはわかりませんが、希望する100,000の値の代わりに1つの値をsimulated_dataに加えるだけです。 質問1：これを修正するにはどうすればよいですか？ 質問2：リスト内の100,000項目をループする必要がない、はるかに効率的な方法がありますか？ここで #creating a

r probability distribution mixture 2016-10-20

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MXNetで混合密度ネットワークを作成するにはどうすればよいですか？

私はRでMXNetを評価しています。混合密度ネットワークをモデル化したいと思います。 Tensorflow、Keras、Edwardの例はここにあります：http://cbonnett.github.io/MDN_EDWARD_KERAS_TF.html ここに示した例は、標準分布の混合です。どのようにMXNetで同じ分析を行うことができますか？

r regression gaussian mxnet mixture 2017-05-10

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スタンベクトル化の混合モデル

私はスタンを学習しており、単純な混合モデルを実装したかったのです。リファレンスマニュアル（スタン基準-2.14.0）において 溶液が既に存在する： data { int<lower=1> K; // number of mixture components int<lower=1> N; // number of data points real y[N]; // o

mixture-model stan rstan mixture 2017-02-03

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