混合模型是另一种生成模型，它将数据点的分布建模为多个单独分布的组合（”混合”）。
客户常见的混合模型类型是高斯混合模型，其中数据生成分布被建模为多个高斯分布的组合。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt下面是通过三个二维高斯分布的一些数据：
python
......
# 绘制数据
plt.plot(X[:, 0], X[:, 1], '.', alpha=0.2)
让我们使用贝叶斯高斯混合模型对这些数据进行建模。
数据点生成于混合成分的概率由分类分布进行建模，根据权重来决定：
然后，数据点观测值的似然性由混合成分的分布决定：
可下载资源
让我们来构建这个模型。 与相关模型一样，这是一个生成模型，而只是拟合数据生成分布 – 因此__call__方法没有输入参数。
class GaussianMixtureModel(pf.Model):
......
return pf.Mixture(dists, probs=self.theta())
构建上述模型的复杂性与使用“原始”TensorFlow和TensorFlow Probability构建模型的复杂性进行比较。
然后，我们可以实例化该模型并将其拟合到数据中！
......model.fit(X, lr=0.03, epochs=500, batch_size=1024)要查看混合密度在可能的值范围上的拟合情况，我们可以计算并绘制模型在网格上的概率：
# 在网格上计算每个点的对数似然
Np = 100 # 网格点数量
......
# 显示拟合的混合密度
plt.imshow(probs,
...... origin='lower')
混合密度线与用于拟合模型的数据点非常吻合！
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# 绘制密度和原始数据点 ......plt.contour(xx, xx, probs)可下载资源
关于作者
Kaizong Ye是拓端研究室（TRL）的研究员。Kaizong Ye是拓端研究室（TRL）的研究员。在此对他对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他在上海财经大学完成了统计学专业的硕士学位，专注人工智能领域。擅长Python.Matlab仿真、视觉处理、神经网络、数据分析。
本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。
非常感谢您阅读本文，如需帮助请联系我们！
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