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我有一个已建立的模型,我正在尝试将其扩展到 iOS 应用。
最终我想在服务器上训练模型,然后能够在设备上对特征向量进行评分,而不是每次都调用服务器。
最佳答案
是的,这是可能的,但它涉及……数学。它将涉及使用由 scikit-learn 模型(weights_, means_, covars_, converged_
)确定的系数手动计算成员概率。
您需要准确了解您的特定 GMM 模型在“预测”方法中的作用(可能会挖掘 source code ),然后使用模型的数据成员(请参阅 attributes section of the docs )。
我知道这不是一个详细的答案,但我刚才描述的是我必须做些什么才能得出一个数学/代码公式供您遵循。
关于ios - 是否可以将训练有素的 sklearn.mixture.GMM 模型与适用于 iOS 的 C++ 一起使用?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/31085507/
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我一直在使用 GMM cluster package by Bouman,我在网上没有找到任何适配模块。在我开始阅读 GMM 适应理论并实现它之前,我确实想知道是否有其他在线开源 GMM 项目可以完成
我有一个大数据集(我无法将整个数据存储在内存中)。我想在这个数据集上拟合一个 GMM。 我可以在小批量数据上重复使用 GMM.fit() (sklearn.mixture.GMM) 吗?? 最佳答案
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我想确定一个数据点属于一组数据的概率。我读到 sklearn GMM 可以做到这一点。我尝试了以下.... import numpy as np from sklearn.mixture import
我们正在尝试训练一个具有指定参数的高斯混合模型 (GMM)python 中的初始模型与 Spark 上的 MLLIB。pyspark 的 Doc 1.5.1 说我们应该使用 GaussianMixtu
我是一名优秀的程序员,十分优秀!