高斯模糊 shader

用em算法估计高斯混合模型的参数，实现对N维数据的聚类

GMM-GMR是一组Matlab函数，用于训练高斯混合模型（GMM）并通过高斯混合回归（GMR）检索广义数据。 它允许通过使用期望最大化 (EM) 迭代学习算法对高斯混合模型 (GMM) 中的任何数据集进行有效编码。 通过使用此模型，高斯混合回归 (GMR) 可用于通过指定所需输入来检索部分输出数据。 然后它作为一个泛化过程，计算关于部分观察数据的条件概率。 提供了一个样本来加载包含多个轨迹数据[t，x]的数据集，其中t是时间值，x是3D中的位置。 然后在 GMM 中对联合概率 p(t,x) 进行编码，GMR 用于检索 p(x|t)，即每个时间步的预期位置。 这用于检索提供的轨迹的平滑广义版本。 源代码是EPFL/CRC Press 出版的“Robot Programming by Demonstration: A Probabilistic Approach”一书中描述的算法的实现

高斯软件的使用介绍，exploring chemistry

image_color_segmentation-gmm：实现的高斯混合模型（GMM）用于图像颜色分割

BGGM：贝叶斯高斯图形模型 R包BGGM提供了用于在高斯图形模型（GGM）中进行贝叶斯推理的工具。 这些方法围绕用于贝叶斯推断的两种通用方法进行组织：（1）估计和（2）假设检验。 关键区别在于，前者着眼于后验或后验预测分布（Gelman，Meng和Stern，1996年；见Rubin 1984年的第5节），而后者着眼于与贝叶斯因子的模型比较（Jeffreys 1961年； Kass and Raftery（1995）。 什么是高斯图形模型？ 高斯图形模型捕获了一组变量之间的条件（非）依赖关系。 这些是成对关系（部分相关性），用于控制模型中所有其他变量的影响。 应用领域 高斯图形模型被用于各种科学领域，包括（但不限于）经济学（Millington和Niranjan 2020），气候科学（Zerenner等人，2014），遗传学（Chu等人，2009）和心理学（Rodriguez等人，

gmm的matlab代码高斯混合模型_聚类 高斯混合模型的聚类Matlab代码 您可以选择初始化和规范化的方法。 性能指标包括ACC，ARI和ANMI。 GMM算法： 虹膜的例子 运行demo_data.m 虹膜的结果是： 迭代1，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代2，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代3，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代4，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代5，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代6，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代7，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代8，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代9，迭代次数：38，精度：0.96666667 迭代10，迭代次数：38，精度：0.96666667 该算法的平均迭代次数为：38.00 平均运行时间为：0.11719 平均准确度是：0.96666667 平均randint指数是：0.95749441 平均归一化的共同信息是：0.89969459 代码作者 王荣荣（kailugaji） 2020/7/5

3D-MICE：横截面和纵向插补的整合 要求 代码是用R编写的。 开始使用 要训​​练，跑步（最好以R减价跑步） source('tempMICEGPEvalTr.R') 这是一个包装器代码，调用各种子例程来生成训练数据，掩盖缺失值并执行3D-MICE插补，每个步骤都包装在其自己的R源文件中，并且应该是不言自明的。 同样地，进行训练，跑步（最好以R降级的方式跑步） source('tempMICEGPEvalTe.R') 引文 @article{luo20173d, title={3D-MICE: integration of cross-sectional and longitudinal imputation for multi-analyte longitudinal clinical data}, author={Luo, Yuan and Szolovits, Pe

matlab多元参数非线性回归模型代码高斯回归 高斯回归论文和调查清单 Swiler，L.，Gulian，M.，Frankel，A.，Safta，C.，＆Jakeman，J.（2020年）。 约束高斯过程回归调查：方法和实施挑战。 arXiv预印本arXiv：2006.09319。 刘康，胡新，魏中，李玉，姜江。（2019）。 改进的高斯过程回归模型用于锂离子电池的循环容量预测。 IEEE Transactions on Transportation Electrification，5（4），1225-1236。 Chen Z.，＆Wang，B.（2018年）。 初始超参数的先验如何影响高斯过程回归模型。 神经计算，275，1702-1710。 在多个起点情况下，先验分布的选择可能对GP模型的可预测性起着至关重要的作用。 他们为某些常用内核的超参数初始值考虑了不同类型的先验。 重要的结果是，一旦选择了内核，初始超参数的先验就不会对GPR预测的性能产生重大影响，尽管在某些情况下，超参数的估计与真实值有很大不同。 Kamath，A.，Vargas-Hernández，RA，Krems，RV

高斯过程回归代码，包括例程，适用于新入门高斯过程回归的人学习