短縮版：
それぞれが個別の重み w^n を持つ n 個のコンポーネントを持つ MoG モデルがあるとします。Sのサンプルがあります。このサンプルが MoG から抽出された確率を計算したいと思います。個々のガウスを簡単に評価できますが、重みを考慮したり、スコアを集計したりする方法がわかりません。
より長いバージョン:
機械学習アルゴリズムに matlab で MoG モデルを使用しています。私はモンテカルロ スタイルをサンプリングしているため、MoG モデルから特定のサンプルを抽出する可能性を評価することを含む重要度の再重み付けを実行する必要があります。単一のガウス分布を簡単に評価できますが、すべてのコンポーネントと重みを考慮して、MoG モデル全体でどのように評価すればよいかわかりません。