ZongB,SongQ,MinMR,etal.Deepautoencodinggaussianmixturemodelforunsupervisedanomalydetection[C]//Internationalconferenceonlearningrepresentations.2018.摘要导读对多维或高维数据的无监督异常检测在基础机器学习研究和工业应用中都具有重要意义，其中密度估计是一个这些算法的核心。虽然以往基于降维和密度估计的方法取得了富有成效的进展，但主要受限于优化不一致的解耦模型的学习的目标使得其不能在低维空间中保存关键信息。本文提出了一种用于无监督异常检测的深度自编码高斯

有一些物理实验的结果，可以表示为直方图[i,amount_of(i)]。我想这个结果可以通过混合使用4-6个高斯函数来估计。Python中有没有一个包，以直方图为输入，返回混合分布中每个高斯分布的均值和方差？原始数据，例如: 最佳答案 这是一个mixtureofgaussians，并且可以使用expectationmaximization进行估算方法(基本上，它在估计它们如何混合在一起的同时找到分布的中心和均值)。这是在PyMix中实现的包裹。下面我生成了一个混合法线的例子，并使用PyMix为它们拟合一个混合模型，包括弄清楚你感兴趣

前言文献名称：LearnedImageCompressionwithDiscretizedGaussianMixtureLikelihoodsandAttentionModules本文基于CompressAI的库进行复现github地址：compressAI关于compressAI相关博客说明：CompressAI：基于pytorch的图像压缩框架使用安装好compressai后相当于把这个底层库引入了我们的工程相关环境搭配可以参考JointAutoregressiveandHierarchicalPriorsforLearnedImageCompression文献复现文献复现同样都是使用co

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