Machine learningMachine learning
نموذج الخليط الغاوسي المنتظم
يضيف نموذج الخليط الغاوسي المنتظم (GMM) ثابتًا موجبًا صغيرًا إلى القطر الرئيسي لكل مصفوفة تغاير مكونة أثناء خوارزمية التوقع-التعظيم (Expectation-Maximization)، مما يمنع المصفوفات المنفردة أو شبه المنفردة التي تسبب فشلاً عدديًا عندما تكون البيانات متفرقة، أو عالية الأبعاد، أو تحتوي على ملاحظات متطابقة تقريبًا.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Fraley, C. & Raftery, A. E. (2002). Model-based clustering, discriminant analysis, and density estimation. Journal of the American Statistical Association, 97(458), 611–631. DOI: 10.1198/016214502760047131 ↗
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning (Ch. 9). Springer. ISBN: 978-0-387-31073-2
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Gaussian Mixture Model (Covariance-Regularized EM Clustering). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/regularized-gaussian-mixture-model
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- نموذج الخليط الغاوسي البيزيتعلم الآلة↔ compare
- تجميع K-meansتعلم الآلة↔ compare
- آلة المتجهات الداعمة أحادية الفئةتعلم الآلة↔ compare
- توسيع تجميع العناقيد القياسي k-means بإضافة حد جزائيتعلم الآلة↔ compare
- طريقة الجيران الأقرباء المنتظمة (Regularized k-Nearest Neighbors)تعلم الآلة↔ compare