我有一组样本，从特定的高斯混合物中采样。然后我更新混合参数（均值、方差、权重）。现在，我想
我试图使 25.2 以上的每个点成为 x 轴上宽度为 2 的高斯峰。
<a href="https://i.stack.imgur.com/Vu4fg.png" rel="nofollo
我的问题是我找不到很好的例子来说明 Mclust 或 densityMclust 函数的参数初始化的效果？
我喜欢优化/更改
我想平滑时间序列数据。为此，我想使用 Python。
现在我已经找到了函数 scipy.ndimage.gaussian_filter1d。
我需要根据高斯分布 <code>np.random.normal(theta1, theta2, size=1)</code> 创建一个围绕 x_0 = 0.5 的热图，其中 theta1
我试图在一个图上绘制多个高斯图，这些图具有不同的高度、宽度和中心来自这种类型的数据框：
<di
我正在用 ggplot2 生成这个图，这里每个高斯总和为 1，但我希望所有 4 个总和为 1，以便 y 轴上的密度应
我需要生成 2000 个二维多元高斯分布样本，均值 [2;3] 和协方差 C = [0.2 0; 0 0.3] 在朱莉娅。是否可以使用 D
我正在批量处理 1000 条数据。有时峰值位置和幅度会发生剧烈变化，程序很难用单个起点值找到这些峰
我一直在尝试将高斯分布到我的频谱中。 （强度v/s速度谱）
<a href="https://i.stack.imgur.com/CJHGD.png" rel=
尝试使用手写数字数据集的光学识别在 python 中实现高斯混合模型，该数据集包含 10 个大小为 [100x64] 的
我在数据框中有非正态分布，如图片 <a href="https://i.stack.imgur.com/8LGOd.jpg" rel="nofollow noreferrer"><img src="https:
我尝试根据我的数据进行分布。所以，基本上我希望有线图并为每条线放置分布。到目前为止，我设法
所以我有这个矩阵 A 并且我使用 LU 分解 [L,U]=lu(A) 来找到上矩阵
<pre><code>A =
[ 1 1 0 3
2 1 -1
我正在尝试使用 Python 中的 scipy 和最小二乘法学习高斯拟合。
我还有一个问题与此问题的答案有关
全部
我只是使用线性回归应用程序来计算 5 倍交叉验证，（贝叶斯优化）。然而，最终只提供了一个内
我想从 excel 中获取数据并在 python 中绘制 2D 内核密度估计值，但它显示“ValueError：要解压的值太多（预
假设我有 3 个不同的类，它们遵循以下方式生成的高斯分布：
<pre><code>x1 = np.random.random((100,7))
x2 = np.r
我目前正在阅读有关变分自编码器 (VAE) 的论文。根据这篇文章 (<a href="http://proceedings.mlr.press/v95/guo18a/guo1
我有一个棘手的问题。假设我有 N 个具有 1-sigma 不确定性的高斯数据点。
为简单起见，让我们首先
