मैं GMM का उपयोग करने के लिए नया हूं। मुझे ऑनलाइन कोई उचित मदद नहीं मिल रही थी। किसी ने भी मुझे सही संसाधन प्रदान कर सकता है "जीएमएम का उपयोग करके मेरी समस्या का समाधान कैसे करें?" या वर्गीकरण समस्याओं के मामले में "मुझे कैसे तय करना है कि मुझे एसवीएम वर्गीकरण या जीएमएम वर्गीकरण का उपयोग करना है?"
उर डेटा सेट क्या है और आपकी सटीक समस्या क्या है? इसका उपयोग तब किया जाता है जब डेटा 1 से अधिक सामान्य वितरण (निम्न का मिश्रण होता है)। एक और प्रश्न देखें - आंकड़े.स्टैकएक्सचेंज.com
—
अर्पित सिसोदिया
आप इसे क्लस्टरिंग के एक रूप के रूप में सोच सकते हैं जहां आपके पास डेटा लेबल नहीं है और विश्वास करें कि अव्यक्त समूह पूरी तरह से बहुभिन्नरूपी सामान्य हैं।
—
गंग - मोनिका
@ arpit-sisodia, हम एक हार्डवेयर कीबोर्ड सेटअप की व्यवहार्यता पर काम कर रहे हैं, जिसमें विशिष्ट विशेषताएं हैं और हम GMM का उपयोग करके इसे मॉडल करने की योजना बना रहे हैं। हम अंतर्निहित प्रक्रिया को स्पष्ट रूप से नहीं जानते हैं और इसलिए हम मशीन सीखने के तरीकों का उपयोग करके मॉडल बनाने की कोशिश कर रहे हैं। इसलिए, हमें यकीन नहीं है कि अंतर्निहित प्रक्रिया में वास्तव में गॉसियों का मिश्रण है। इसके अलावा, यह बहुआयामी है और हम यह देखने के लिए कल्पना नहीं कर सकते हैं कि क्या यह गौसियों का मिश्रण है
—
विनय
@ arpit-sisodia, आपके द्वारा प्रदान किया गया लिंक यह देखने के लिए अधिक परीक्षण और त्रुटि विधि का सुझाव देता है कि क्या GMM मेरे डेटा पर फिट बैठता है। क्या उपयोग करने के लिए मॉडल पर निर्णय लेने के लिए एक निर्णायक तरीका / अंगूठा नियम है। अधिक मिश्रण के साथ खेलने की ट्रायल-एंड-एरर विधि मेरे डेटा को फिट कर सकती है। लेकिन क्या इस पर निर्णय लेने का एक निश्चित तरीका है? जैसे हमें SVM वर्गीकरण के लिए रैखिक पृथक्करण की आवश्यकता है
—
विनय