计量经济学GMM方法的核心原理是什么？ - 知乎
所以GMM就是尽可能地让上述的差值 （样本统计量-真实值的估计）接近0而不是等于0去求解，从而得到一个实数解。 GMM的方法就是求一个特殊的统计量的最小值，在这里叫Q Q = （样本 …
关于聚类算法，为什么很少听说有用GMM算法的，经常看 …
K均值实际上是GMM的一个特例，其中每个群的协方差在所有维上都接近0。 其次，由于GMM使用概率，每个数据点可以有多个群。 因此，如果一个数据点位于两个重叠的簇的中间，我们可 …
如何用简单的例子解释什么是 Generalized Method of Moments …
GMM的全名是Generalized Method of Moments，也就是广义矩估计。 只看这个名字的话，如果去掉「广义」这个词，可能学过本科统计的人都认识，就是「矩估计」。 矩估计是什么呢？ 简 …
如何简单易懂的解释高斯混合（GMM）模型？ - 知乎
网上太多讲解例子，反而看的人云里雾里，我用自己的理解，旨在用最少的公式，用最短的时间来理解GMM。讲解不足之处，还望指正。 1.概述 高斯混合模型给出了一些点被分配到每个 …
stata面板数据回归操作之GMM - 知乎
May 3, 2022 · 新手面板数据回归之GMM 的 stata 操作步骤 广义矩估计（ Generalized Method of Moments 即 GMM ） 原理就是回归！就是一种高级点的回归！ 我也是新手，也有很多不太懂 …
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）和 K-Means 之间有什么 …
以K-Means和GMM为例作比，我认为二者最重要的区别在于以下三点： K-Means属于判别模型，GMM属于生成模型； 在超参数选择上，GMM的验证误差和训练误差曲线的走向不一致，方 …
在变分自编码器中引入高斯混合模型的主要目的是为了克服普通自 …
MML-EM算法的基本思想是：首先对GMM设定一个较大的模型阶数，采用EM算法进行GMM参数估计，然后逐步降低模型的阶数直至模型阶数为1，根据MML最小准则确定最优的模型阶数和相 …
什么情况下适合用高斯混合模型呢？高斯混合模型有什么优势？
异常检测 直接使用GMM无监督分类 高维数据聚类，用GMM检测出异常类 [1]。 这篇文章是说，在火电厂巡检系统中导出的数据有很多异常值，这些数据干扰了后续环节系统的调控。 因此需 …
有没有混泰娱圈的人，给科普一下泰娱目前的情况啊? - 知乎
GMM TV 是GMM的子公司，参与影视制作和投资，GMM25是播放平台，GMMTV出品的电视剧一般是GMM25和one31两台同播。 GMM 公司在娱乐方面涉及的东西还是挺广的，自己培养出 …
stata做gmm广义矩估计，做出来的结果要么不显著，要么系数正负 …
根据您提供的信息和我查找的相关资料，当使用STATA进行GMM（广义矩估计）时遇到结果不显著或系数符号不符合预期的情况是比较常见的。以下是一些可能的原因及其解决方案： 结果 …