Régression du mélange gaussien : exemples et analyse

Cette séance de cours couvre l'application des modèles de mélange gaussien (GMM) dans les problèmes de régression, en mettant l'accent sur la régression du mélange gaussien (GMR). L'instructeur explique comment tirer les résultats attendus de GMR sur les distributions 2D équipées de GMM, en tenant compte des différents antécédents et composants. Différents scénarios sont discutés, tels que l'effet de l'utilisation d'un ou deux composants dans le RMG et la convergence de régression loin des composants. La séance de cours se penche également sur les expressions analytiques des prédictions du RMG, y compris les formes de régression linéaire et l'impact des matrices de covariance sur le résultat de régression.