fhmm python 分解
时间: 2023-05-15 22:01:01 浏览: 88
fhmm是隐马尔可夫模型和因素分解机的结合模型,其中因素分解机用于建模所有用户和项目之间的较低层结构,隐马尔可夫模型则用于建模用户对于时间和隐含因素的依赖关系。这种结合模型可以更好地挖掘数据中的潜在信息,并进一步提高预测精度。
fhmm python分解是基于上述模型的python包,它提供了一种基于贝叶斯推断的方法,用于估计模型的参数和预测缺失数据。该包还提供了许多实用工具,如数据预处理、模型选择和性能评估等。
要使用fhmm python分解,需要提供用户、项目、时间和评分等数据,这些数据可以是任何形式的,例如稀疏矩阵、文本数据或图像数据等。然后,将这些数据传递给fhmm模型对象,在训练数据上拟合模型,然后使用模型进行预测和模型选择。在许多实际应用中,fhmm python分解已经得到了广泛的应用和验证。
总的来说,fhmm python分解是一种强大的建模方法,它在许多实际应用中已经得到了广泛的应用和验证。如果你有兴趣在数据挖掘和机器学习领域进行探索,那么这个包肯定值得一试。
相关问题
GMM聚类算法国内外研究现状
根据提供的引用内容,GMM聚类算法在国内外的研究现状如下:
国内研究:
1. 哈尔滨工业大学的金辉、高文等基于动态图像序列中的光流信息,通过隐马尔可夫模型识别任意时序长度的、复杂的混合表情图像序列,对7种表情的总体识别率达到96.9%。
2. 北京科技大学的杨国亮、王志良等在标准光流法的基础上提出了非刚体光流算法,构建HMM与BP神经网络混合分类器。对CMU库中愤怒、厌恶、悲伤、惊奇四种表情的识别率超过80%。
国外研究:
1. 采用预先训练的模型(参数戒者pattern)来描述每个源信号,而这个模型则作为分离阶段的先验知识。参数类包括正弦参数模型、AR和variance(LPC)参数、GMM参数描述各语音分布以及mix分布。Pattern类包括矢量量化(VQ)、字典学习类算法(DL、SNMF和SCMF以及PLCA类)。
2. 测试阶段一般将混合信号带入到训练得到的参数模型构建的干净语音的可能组合所建立的距离目标函数中,利用优化算法求解最优参数选择,然后利用得到的参数构建滤波器。此外,还有一些结合HMM产生更好描述信号Temporal性质的算法,如AR-HMM、FSHMM和N-FHMM。