Modelos de misturas Gaussianas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rosa, Marcos Vinicios Ferreira
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/244196
Resumo: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas, Matemática.
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spelling Modelos de misturas GaussianasModelos de Misturas Gaussianas. Distribuições Normais. Machine Learning.TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas, Matemática.O Modelo de misturas gaussianas (Gaussian Mixture Models - GMM) é baseado em uma função de densidade de probabilidade paramétrica representada por uma soma de componentes de distribuições gaussianas. Tais modelos são comumente utilizados no contexto de Machine Learning para representar um conjunto de dados por meio dessas distribuições e aplicar previsões a partir dessa nova representação. No presente trabalho é desenvolvido um estudo sobre a construção matemática do GMM. Inicialmente, apresenta-se a fundamentação teórica com ferramentas matemáticas que embasam o desenvolvimento do GMM, a definição formal e a prova dos principais teoremas envolvendo a atualização dos parâmetros do modelo.Florianópolis, SC.Vargas Júnior, Edson CilosUniversidade Federal de Santa Catarina.Rosa, Marcos Vinicios Ferreira2023-02-06T15:15:13Z2023-02-06T15:15:13Z2022-12-15info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/244196Open Access.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2023-02-06T15:15:18Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/244196Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732023-02-06T15:15:18Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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