【文件属性】：
文件名称：bayes_gmm:Python中的贝叶斯高斯混合模型
文件大小：56KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-29 16:36:05
Python
Bayes GMM：贝叶斯高斯混合模型
概述
有限贝叶斯高斯混合模型 (FBGMM) 和无限高斯混合模型 (IGMM) 都是使用折叠吉布斯采样实现的。
示例和测试代码
运行make test来运行单元测试。
运行make test_coverage以检查测试覆盖率。
查看 examples/ 目录中的示例。
依赖关系
NumPy 和 SciPy： ://www.numpy.org/
鼻子： :
参考资料和注释
如果您使用此代码，请引用：
H. Kamper、A. Jansen、S. King 和 S. Goldwater，“使用固定维度声学嵌入对语音段进行无监督词法聚类”，IEEE 口语技术研讨会 (SLT) 会议录，2014 年。
在代码中，引用了以下内容：
KP Murphy，“高斯分布的共轭贝叶斯分析”，2007 年，[在线]。 可用： :
KP Murphy，
【文件预览】：
bayes_gmm-master
----misc()
--------plot_test_data.py(495B)
--------generate_test_data.py(1KB)
----bayes_gmm()
--------igmm.py(8KB)
--------niw.py(370B)
--------utils.py(395B)
--------gaussian_components_diag.py(17KB)
--------tests()
--------finite_gmm.py(0B)
--------wishart.py(906B)
--------fbgmm.py(8KB)
--------__init__.py(0B)
--------gaussian_components.py(17KB)
--------gaussian_components_fixedvar.py(13KB)
----doc()
--------igmm.dia(2KB)
----examples()
--------fbgmm_2d_demo.py(2KB)
--------plot_utils.py(1KB)
--------fbgmm_test_data.py(2KB)
--------igmm_test_data.py(2KB)
--------igmm_2d_demo.py(2KB)
--------fbgmm_fixedvar_2d_demo.py(2KB)
--------igmm_diag_2d_demo.py(2KB)
--------test_data_2013-10-09.mat(2KB)
--------fbgmm_diag_2d_demo.py(2KB)
--------igmm_fixedvar_2d_demo.py(2KB)
----.gitignore(93B)
----.coverage(24KB)
----readme.rst(1KB)
----Makefile(91B)