ScholarGate
دستیار
Machine learningMachine learning

مدل مخلوط گوسی آنلاین

مدل مخلوط گوسی آنلاین (Online Gaussian Mixture Model) مدل کلاسیک GMM را برای داده‌های جریانی یا در مقیاس بزرگ با جایگزینی EM دسته‌ای کامل با به‌روزرسانی‌های افزایشی تطبیق می‌دهد — یک مشاهده یا مینی‌بچ را در هر زمان پردازش کرده و میانگین‌ها، کوواریانس‌ها و وزن‌های اختلاط مولفه‌ها را به طور مداوم اصلاح می‌کند، بدون اینکه نیازی به بازبینی کل مجموعه داده باشد.

باز کردن در MethodMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیDownload slides

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

منابع

  1. Cappé, O. & Moulines, E. (2009). On-line expectation-maximization algorithm for latent data models. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 71(3), 593–613. DOI: 10.1111/j.1467-9868.2009.00698.x
  2. Sato, M. & Ishii, S. (2000). On-line EM algorithm for the normalized Gaussian network. Neural Computation, 12(2), 407–432. DOI: 10.1162/089976600300015853

نحوهٔ استناد به این صفحه

ScholarGate. (2026, June 3). Online Gaussian Mixture Model (Incremental / Streaming GMM). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/machine-learning/online-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.

Compare side by side

ارجاع‌شده در

ScholarGateOnline Gaussian Mixture Model (Online Gaussian Mixture Model (Incremental / Streaming GMM)). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/machine-learning/online-gaussian-mixture-model · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026