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==Définition==
==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).
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'''  
   
   
==Anglais==
==Anglais==
'''Gaussian mix method'''
'''Gaussian mix method'''
'''Gaussian Mixture Model'''
'''GMM'''
'''GMM'''


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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Mod%C3%A8le_de_m%C3%A9lange_gaussien Source : Wikipedia IA]
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Mod%C3%A8le_de_m%C3%A9lange_gaussien Source : Wikipedia IA]
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Version du 1 février 2021 à 21:15

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

Anglais

Gaussian mix method

Gaussian Mixture Model

GMM


Source : Wikipedia IA



Contributeurs: Jacques Barolet, wiki