个人觉得起码25 最好50以上2.从几何角度，GMM是多个高斯分布叠加而成的加权平均的结果3.从混合模型角度，每个样本是从某个高斯分布抽样得到的4.直接利用MLE无法求解高斯混合模型，得利用EM算法求解GMM 5.假设K
(#｀′)凸 新手面板数据回归之GMM 的stata 操作步骤(b站有我的视频版教学，欢迎大家观看) 广义矩估计( Generalized Method of Moments 即GMM ) 原理就是回归！就是一种GMM模型的内容摘要：动态面板数据模型：对微观数据的方法和实践指南摘要本文回顾了动态面板数据模型的计量方法，并给出例子，说明这些程序的使用。其中一个重点是个人或企业大量
＞０＜ GMM模型是一种基于高斯分布的统计模型，可以用于建模和预测数据。在使用GMM模型时，需要选择一些变量作为模型的输入。这些变量通常被称为“特征”或“特征向量”，高斯混合模型(GMM, Gaussian Mixture Models) 高斯混合模型则是每个component对应的分布都是高斯分布的混合模型. 这样，混合模型也对应两组参数z表示数据点的混合比例的分布，可以
?△? 这样是理想情况，例如给你一堆人类的身高的数据，以及对应的性别，那么这个就是估计两个分量的高斯混合模型，需要学习至少5个参数(事实是6个，另外一个可以有1-α得回答于2017/07/02 23:46 我做过151个的，四个变量，完全OK
# GMM:高斯混合模型importnumpyasnp importpandasaspd importmatplotlib.pyplotasplt fromscipyimportstats '''产生身高的数据''' np.random.seed(100) # 男生sim_data_boy = np三组。GMM模型称为混合高斯分布，顾名思义，它是由几组分别符合不同参数的高斯分布的数据混合而成的，至少是需要三组数据的，适合应对隐变量存在时的参数估计。
