問題タブ [mixture-model]

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。

私はPythonの世界にまったく慣れていません。また、私は統計学者ではありません。数学者が開発した数学モデルをコンピュータ サイエンス プログラミング言語で実装する必要があります。いくつかの調査の結果、python を選択しました。私はそのようなプログラミング (PHP/HTML/javascript) に慣れています。

MySQLデータベースから抽出した値の列があり、以下を計算する必要があります-

値の配列は次のようになります (サンプル データを入力しました)-

正規分布は、次のように計算できると理解しています-

これで（2）、（3）、（4）を開始する方法についていくつかの指針を得ることができますか？専門家からの連絡を楽しみにしているので、オンラインで調べ続けています。

質問が完全に意味をなさない場合は、どの側面が欠けているか教えてください。それに関する情報を取得しようとします.

ここで何か助けていただければ幸いです。