« Modèle de mélange gaussien » : différence entre les versions
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Un modèle de mélange gaussien (usuellement abrégé par l'acronyme anglais GMM pour ''Gaussian Mixture Model'') est un modèle statistique exprimé selon une densité mélange. Il sert à estimer paramétriquement la distribution de variables aléatoires en les modélisant comme une somme de plusieurs gaussiennes (appelées noyaux). Il s'agit alors de déterminer la variance, la moyenne et l'amplitude de chaque gaussienne. Ces paramètres sont optimisés selon un critère de maximum de vraisemblance pour approcher le plus possible la distribution recherchée. Cette procédure se fait le plus souvent itérativement via l'algorithme espérance-maximisation (EM). | Un modèle de mélange gaussien (usuellement abrégé par l'acronyme anglais GMM pour ''Gaussian Mixture Model'') est un modèle statistique exprimé selon une densité mélange. Il sert à estimer paramétriquement la distribution de variables aléatoires en les modélisant comme une somme de plusieurs gaussiennes (appelées noyaux). Il s'agit alors de déterminer la variance, la moyenne et l'amplitude de chaque gaussienne. Ces paramètres sont optimisés selon un critère de maximum de vraisemblance pour approcher le plus possible la distribution recherchée. Cette procédure se fait le plus souvent itérativement via l'algorithme espérance-maximisation (EM). | ||
==Français== | ==Français== | ||
'''modèle de mélange gaussien''' n.m. | '''modèle de mélange gaussien''' n.m. | ||
==Anglais== | ==Anglais== | ||
'''Gaussian mix method''' | '''Gaussian mix method''' | ||
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Version du 15 juin 2019 à 21:23
Domaine
Intelligence artificielle
Apprentissage automatique
Définition
Un modèle de mélange gaussien (usuellement abrégé par l'acronyme anglais GMM pour Gaussian Mixture Model) est un modèle statistique exprimé selon une densité mélange. Il sert à estimer paramétriquement la distribution de variables aléatoires en les modélisant comme une somme de plusieurs gaussiennes (appelées noyaux). Il s'agit alors de déterminer la variance, la moyenne et l'amplitude de chaque gaussienne. Ces paramètres sont optimisés selon un critère de maximum de vraisemblance pour approcher le plus possible la distribution recherchée. Cette procédure se fait le plus souvent itérativement via l'algorithme espérance-maximisation (EM).
Français
modèle de mélange gaussien n.m.
Anglais
Gaussian mix method GMM
Contributeurs: Jacques Barolet, wiki
