बेयसियन गाऊसी मिश्रण मॉडल
बेयसियन गाऊसी मिश्रण मॉडल सभी मिश्रण मापदंडों पर पूर्व वितरण (prior distributions) रखता है और उनके पश्च वितरण (posteriors) का अनुमान लगाता है — आमतौर पर वेरिएशनल बेयस या MCMC के माध्यम से — बजाय निश्चित बिंदु अनुमानों को फिट करने के। यह सुनिश्चित अनिश्चितता परिमाणीकरण, घटकों की प्रभावी संख्या का स्वचालित चयन, और छोटे डेटासेट पर ओवरफिटिंग के प्रति प्रतिरोध प्रदान करता है।
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स्रोत
- 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/hi/machine-learning/bayesian-gaussian-mixture-model
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