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您好我正在尝试使用 tensorflow 实现 GMM。但我收到以下错误：- ValueError：功能与给定信息不兼容。给定特征：Tensor("input:0", shape=(?, 198), dtype=float32), 所需签名：TensorSignature(dtype=tf.float64, shape=TensorShape([Dimension(None), Dimension(198)] ), is_sparse=False)。

以下是我的代码：-

x 是一个 numpy 形状数组 (2384, 198)

堆栈跟踪：-

更新：-

如果传递 float64 数据，则会出现以下错误：-

我想绘制一个高斯混合模型。下面的代码允许我绘制 2 个单独的高斯分布，但在它们相交的地方，线条非常锐利且不够平滑。有没有办法绘制一维 GMM 的 pdf？

在中，如果我想预测每个组件的数据后验概率sklearn，我可以使用。predict_proba(X)

但是，我在“tensorflow gmm_ops”中找不到类似的方法

以前有人发现过吗？

我正在尝试使用带有 tensorflow 后端的 keras 来实现高斯混合模型。有没有关于如何实现它的指南或示例？

我正在尝试使用 Tensorflow 实现高斯混合模型。是否有关于如何实施它的指南或示例？

我试图从这里的 tensorflow 示例中实现 GMM 。但我认为它的错误。

我正在尝试使用 Tensorflow 的 tf.learn(skflow) 实现高斯混合模型，但出现以下错误。

错误堆栈跟踪：-

我正在开发工业 android 应用程序，这些应用程序利用 Google Drive API 来读取和写入公司 G-Suite 管理员共享的文件。这些应用程序安装在员工的工作资料中，并使用 Google 移动管理进行管理。

在使用中，员工使用该应用程序下载共享文件，该应用程序填充公司独有的数据库。然后，在应用程序使用中，数据被写回共享的云端硬盘文件。多名员工各自添加到该文件中，然后由公司进行分析。

情况如下：我需要将文件共享为只读或读/写，以便应用程序可以访问。这很好用，但现在有可能同一员工也可以从他或她的 PC 等登录 Google 驱动器并修改文件，从而造成严重破坏。我想要的是某种共享文件的方法，这样它们只能通过我的应用程序访问，而不是标准的 Google Drive PC 界面。

我的一个想法是，是否有一种密码保护共享文件的方法。这样，管理员可以将密码添加到应用程序，以便应用程序有密码但没有员工。以这种方式，员工只能使用应用程序读取和写入文件，这样会更安全。只读是可以的，这意味着用户不能修改文件，但读/写权限授予他们销毁文件的能力，（例如 rouge 员工）

也许密码可以是应用程序 GMM 的一部分并通过工作资料设置？或者可能只有员工登录工作资料后才能访问的 Google Drive 文件夹。（更好但仍然不是最佳的）

简而言之，我想要一个新的共享权限。[用密码读写]然后我可以将密码埋入应用程序中，这样当员工去连接驱动器文件时，应用程序提供密码而不是员工。如果员工试图从应用程序外部访问同一文件，他们将被密码阻止。

有任何想法吗？

矩条件函数就是 exp(-g/r)-1，其中 g 是 AAA 级债券指数的已知日收益率序列，r 是通过 gmm 导出的风险度量。我的代码如下：

这会产生以下错误消息：

****model.frame.default 中的错误（公式 = gmat ~ 1，drop.unused.levels = TRUE）：变量“gmat”的类型（列表）无效****

谁能帮我弄清楚出了什么问题？非常感谢！

对于那些想要复制结果的好心人，请找到上面提到的源数据。正确的 r 为 1.590 ，可以通过 excel 中的目标搜索来解决，目标函数为 :(average(exp(-g/r)-1) )^2 ，目标值：0（公差：1e-12）

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1AnTERQd2jm9ttKDZa7On3DLzEZUWaz5Km3nKaB7K18o/edit?usp=sharing

我有一个矩阵：

我收到以下错误：SIGMA mustbe a aquare, symetric, positive definite matrix对于 e 行：

尽我所能从这里理解，这不符合要求。我对么？如果是这样，这里有什么问题？

我已经浏览了有关在 pyspark 中安装 GMM的链接https://spark.apache.org/docs/latest/mllib-clustering.html 。我已经在python中成功进行了同样的操作，但是经过多次迭代，我无法在pyspark中运行。

我的问题如下；1. 上面提到的链接和我检查的在 pyspark 中拟合 GMM 的另一个示例，采用没有列标题的 txt 文件。我有一个 17 列的 csv。代码是，

这行得通，但是当我尝试GaussianMixture.train指定某些组件时，它不起作用。

2. 如果示例中使用的数据没有列标题，我如何判断哪一列来自哪个分布以及模式变化是如何出现的？

3. 我如何从这里获取热图，以便每当有新数据进入时，我将使用我训练过的模型的热图来判断我的新测试数据的分布模式并指出不匹配的地方。

谢谢。