Bayessches Gaußsches Mischmodell
Das Bayessche Gaußsche Mischmodell (BGMM) legt Prior-Verteilungen über alle Mischungsparameter und leitet deren Posterior-Verteilungen ab – typischerweise mittels Variational Bayes oder MCMC – anstatt feste Punktschätzungen anzupassen. Dies führt zu einer prinzipiellen Quantifizierung der Unsicherheit, einer automatischen Auswahl der effektiven Anzahl von Komponenten und einer Robustheit gegenüber Overfitting bei kleinen Datensätzen.
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Quellen
- Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning (Ch. 10). Springer. ISBN: 978-0-387-31073-2
- Attias, H. (1999). Inferring parameters and structure of latent variable models by variational Bayes. Proceedings of the 15th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI), 21–30. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Gaussian Mixture Model (Variational Bayes / MCMC Inference). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/bayesian-gaussian-mixture-model
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