nodo Gaussian Mixture
Un modello gaussiano Mixture© è un modello probabilistico che presume che tutti i punti di dati siano generati da una miscela di un numero finito di distribuzioni gaussiane con parametri sconosciuti.
Si può pensare a modelli di miscele come generalizzare k-means clustering per incorporare informazioni sulla struttura di covarianza dei dati così come sui centri dei gaussiani latenti.1
Il nodo Gaussian Mixture in watsonx.ai espone le funzioni principali e i parametri comunemente utilizzati della libreria Gaussian Mixture. Il nodo è implementato in Python.
Per ulteriori informazioni sugli algoritmi e i parametri di modellazione Gaussian Mixture, vedi Gaussian Mixture Models e Gaussian Mixture. 2
1 "Guida per l'utente" Modelli Gaussian mixture. Web. © 2007-2017. Sviluppatori scikit - learn.
2 Scikit-learn: Machine Learning in Python, Pedregosa et al., JMLR 12, pp. 2825-2830, 2011.