Estimators#
Модуль, предоставляющий основную функциональность библиотеки \(-\) алгоритмы оценки параметров смеси, а так же классы для их конфигурирования. Алгоритмы могут быть двух типов:
Итеративные
Сами по себе образуют дерево шагов. Если пройти от корня до листа, то получим конкретный итеративный алгоритм.
Прямые
Используют в основном методы численной оптимизации для оценки параметров. Так же не подразумевают наличие каких либо скрытых параметров.
По этому принципу данный модуль разделен на подмодули: iterative и Direct.
Классы#
BaseEstimator#
Абстрактный класс для всех оценщиков параметров смеси.
Атрибуты
Методы
+ fit(X, MixtureModel): MixtureModel
Абстрактный метод, оценивающий параметры смеси распределений по выборке при известном \(\mathcal{F}\)