GMM (Gaussian Mixture Model), veri setlerindeki karmaşık dağılımları modellemek için kullanılan bir istatistiksel modeldir. Bu model, veri setinin altında yatan alt grupları veya bileşenleri temsil eden bir dizi Gauss dağılımını kullanır.
GMM, her bir bileşenin kendine ait bir merkez (ortalama) ve dağılım (varyans) parametresi olduğu bir karışım modeli olarak düşünülebilir. GMM'nin temel varsayımı, gözlemlenen verilerin her biri, bu bileşenlerin bir kombinasyonu olarak açıklanabilir.
GMM, bir istatistiksel model olması nedeniyle, tanımlanmış bir olasılık dağılımı işlevine dayanır. Bu dağılım, verinin her bir gözlemi için bileşenler arası ağırlıkların belirlenmesini sağlar ve bu ağırlıkların toplamı 1'e eşittir. Ağırlıklar, modelin veri setindeki her bir bileşenin görülme olasılığını temsil eder.
Bu model, özellikle veri setinde gizli yapıların bulunması gereken durumlarda kullanılır. Örneğin, veri seti içerisindeki alt grupları (kümeleri) keşfetme veya veri setini daha düşük boyutlara indirgeme gibi problemler için GMM işe yarar bir yöntem olabilir.
GMM, çeşitli alanlarda kullanılan bir modeldir. Özellikle veri analizi, desen tanıma, makine öğrenimi, dil işleme ve görüntü işleme gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır.
Ne Demek sitesindeki bilgiler kullanıcılar vasıtasıyla veya otomatik oluşturulmuştur. Buradaki bilgilerin doğru olduğu garanti edilmez. Düzeltilmesi gereken bilgi olduğunu düşünüyorsanız bizimle iletişime geçiniz. Her türlü görüş, destek ve önerileriniz için iletisim@nedemek.page