高斯混合模型

我对说话人识别/声纹识别的研究综述

有了特征就可以建立模型了，这里我们的模型叫做“高斯混合模型”。不同说话人的差异主要表现在其短时语音谱的差异，而这又可以用每个说话人的短时谱特征所具有的概率密度函数来衡量。
Orange先生·2020-06-24 17:32

webrtc VAD 算法

因为webrtc的VAD算法主要使用了GMM高斯混合模型，所以重点在于理解GMM，要想理解GMM，又离不开K-means聚类和EM估计，下面从K-means开始说起。
liwenlong_only·2020-06-24 07:58

无监督学习 之 高斯混合模型

假设：每个类都服从特定的统计分布高斯混合模型：一个模型，包含多个高斯分布混合在一起每个样本都属于现有的类，但是隶属度不同GMM期望最大化算法1、初始化kkk个高斯分布（默认k-means）给kkk个高斯分布赋予均值
Linky1990·2020-06-24 04:17

达观数据陈运文：一文详解高斯混合模型原理

什么是高斯混合模型（GaussianMixtureModel）高斯混合模型（GaussianMixtureModel）通常简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类算法，该方法使用了高斯分布作为参数模型，并使用了期望最大
达观数据·2020-06-23 03:36

高斯混合模型知识与程序

漫谈Clustering(3):GaussianMixtureModelbypluskid,on2009-02-02,inMachineLearning96comments本文是“漫谈Clustering系列”中的第4篇，参见本系列的其他文章。上一次我们谈到了用k-means进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：GaussianMixtureModel(GMM)。事实上，GMM和k-
alaclp·2020-06-22 13:10

R语言：EM算法和高斯混合模型的实现

原文：http://tecdat.cn/?p=3433本文我们讨论期望最大化理论，应用和评估基于期望最大化的聚类。软件包install.packages("mclust");require(mclust)##Loadingrequiredpackage:mclust##Package'mclust'version5.1##Type'citation("mclust")'forcitingthisR
LT_Ge·2020-06-22 09:11

[DA45] 用EM算法对王者荣耀英雄进行划分

(二)GMM模型GMM模型中文名为高斯混合模型,是EM算法的一种.在python的机器学习工具包sklearn中,通过fromsklearn.mixtureimportGaussianMixture引入
Vincent_Chu·2020-06-22 07:52

pytorch实现GAN（附代码）

数据集为8个高斯混合模型，使得GAN去拟合一个圆上的8个分布点。根据GAN的loss函数，使得D尽可能的大，G尽可能的小，所以D取负数。过程中用到了visdom可视化工具。
竹篓有个天·2020-06-22 02:43

使用OpenCV检测和追踪车辆

源文档链接：http://blog.csdn.net/xfgryujk/article/details/61421763完整源码GitHub使用高斯混合模型（BackgroundSubtractorMOG2
qiushui3103800391·2020-06-21 04:41

《李航 统计学习方法》学习笔记——第九章EM算法及其推广

EM算法及其推广9.1EM算法9.1.1EM算法介绍9.1.2EM算法推导9.2EM算法的收敛性9.3EM算法在高斯混合模型学习下的应用9.3.1高斯混合模型GMM9.3.2高斯混合模型参数估计的EM算法
eveiiii·2020-05-24 21:23

机器学习实战笔记8——核方法

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、
绍少阿·2020-05-24 18:08

python机器学习笔记：EM算法

本文对于EM算法，我们主要从以下三个方向学习：1，最大似然2，EM算法思想及其推导3，GMM（高斯混合模型）1，最大似然概率我们经常会从样本观察数据中，找到样本的模型参数。
区块链专家·2020-05-16 10:40

python机器学习笔记：EM算法

本文对于EM算法，我们主要从以下三个方向学习：1，最大似然2，EM算法思想及其推导3，GMM（高斯混合模型）1，最大似然概率我们经常会从样本观察数据中，找到样本的模型参数。
战争热诚·2020-05-16 09:00

机器学习实战笔记7——逻辑回归

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、
绍少阿·2020-05-15 22:54

变分深度嵌入(Variational Deep Embedding, VaDE)

这篇博文主要是对论文“VariationalDeepEmbedding:AnUnsupervisedandGenerativeApproachtoClustering”的整理总结，阅读这篇博文的前提条件是：了解高斯混合模型用于聚类的算法
凯鲁嘎吉·2020-05-13 15:00

机器学习实战笔记4——主成分分析

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、
绍少阿·2020-04-25 14:39

机器学习之EM算法 学习笔记-Datawhale Task03

DatawhaleTask031前言2EM算法的通俗理解2.1抛硬币2.2盛菜3EM算法3.1EM算法的流程3.2EM算法的另一种理解3.3EM算法的应用4高斯混合分布5代码实现5.1混合高斯分布模型5.2绘图表示高斯混合模型
Bryce230·2020-04-24 09:03

DataWhale-02-朴素贝叶斯

常见的基于生成模型算法有高斯混合模型和其他混合模型、隐马尔可夫模型、随机
evanzh7·2020-04-23 23:56

机器学习算法Task2朴素贝叶斯

常见的基于生成模型算法有高斯混合模型和其他混
IceSkyLake·2020-04-23 23:39

期望最大化算法（EM算法）

分为两步：E步，用当前的参数计算一个数据点标签的分布；M步，用当前标签分布的猜测去升级参数；应用场景1：看一组数据是由多少个高斯混合模型组成下面是李航博士的《统计学习方法》书中所推导的EM算法过程。
潘聪明·2020-04-16 16:19

06 EM算法 - 案例一 - EM分类初识及GMM算法实现

05EM算法-高斯混合模型-GMM多元正态分布-multivariate_normalAPI参考链接:https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/genindex.htmlhttp
白尔摩斯·2020-04-11 03:25

EM Algorithm

ExpectationMaximizationAlgorithmEM算法和之前学的都不太一样，EM算法更多的是一种思想，所以后面用几个例子讲解，同时也会重点讲解GMM高斯混合模型。
冒绿光的盒子·2020-03-29 18:38

深度学习笔记—应用部分

[问题]应用部分1.语音识别声学信号投影到说话人的词序列上语音识别系统历史1)隐马尔科夫模型和高斯混合模型的结合2)受限玻尔兹曼机的无向概率模型3)由因素识别→大规模词汇语音识别创新点1)卷积网络→时域和频域上复用了权重
no_repeat·2020-03-29 02:46

05 EM算法 - 高斯混合模型 - GMM

04EM算法-EM算法收敛证明GMM(GaussianMixtureModel,高斯混合模型)是指该算法由多个高斯模型线性叠加混合而成。每个高斯模型称之为component。
白尔摩斯·2020-03-28 23:12

高斯混合模型（Mixtures of Gaussians）和 EM算法

一、全概率公式与贝叶斯公式这两个公式是十分十分重要的公式，在概率统计中用的非常多。这里的EM思想，也是用到了这两个公式的思想。关于这两个公式，这篇博客讲的很细致理解全概率公式和贝叶斯公式1.1、全概率公式1.1.1、从网页中完备事件组看起，一直到“村里有东西被偷”的概率，这个用到了全概率公式。直接求“村里被偷的概率”不好求，而小偷活动的概率，活动以后得手的概率已经知道，所以可以由上面这些，推出结果
小碧小琳·2020-03-27 07:40

IBM开发社区python精品文章汇总

迭代器和生成器2018年07月18日在Python中按需处理数据，第2部分:神奇的itertools2018年07月18日Fabric让Linux系统部署变得简单2018年07月06日手把手教你实现一个高斯混合模型教程
python测试开发_AI命理·2020-03-24 09:05

图像处理之高斯混合模型

一：概述高斯混合模型(GMM)在图像分割、对象识别、视频分析等方面均有应用，对于任意给定的数据样本集合，根据其分布概率，可以计算每个样本数据向量的概率分布，从而根据概率分布对其进行分类，但是这些概率分布是混合在一起的
dagailv·2020-03-16 16:45

高斯混合模型丨数析学院

高斯混合模型（Gaussianmixturemodel，GMM）是常见的一种概率模型类统计学习方法，它通过样本的概率密度分布估计来解决数据样本的聚类问题，在生物学统计与医学统计领域有着广泛的应用。
Datartisan数据工匠·2020-03-14 19:46

R语言中EM算法估计高斯混合模型参数

EM算法leengsmile2016年9月24日EM算法本文档介绍如何在R语言中，通过EM算法，估计高斯混合模型的参数。
leengsmile·2020-03-13 20:48

高斯混合模型

GaussianMixtureModel事实上，GMM和k-means很像，不过GMM是学习出一些概率密度函数来（所以GMM除了用在clustering上之外，还经常被用于densityestimation），简单地说，k-means的结果是每个数据点被assign到其中某一个cluster了，而GMM则给出这些数据点被assign到每个cluster的概率，又称作softassignment。G
程序猿爱打DOTA·2020-03-12 15:03

EM算法及实现

周志华老师在《机器学习》里这样评价EM算法：EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习里有着极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型（Gaussianmixturemodel，简称GMM）的参数。
eryesanye·2020-03-08 04:18

图像处理之高斯混合模型

一：概述高斯混合模型(GMM)在图像分割、对象识别、视频分析等方面均有应用，对于任意给定的数据样本集合，根据其分布概率，可以计算每个样本数据向量的概率分布，从而根据概率分布对其进行分类，但是这些概率分布是混合在一起的
斯文小蚂蚁·2020-03-07 02:33

半监督学习

首先我们做一个假设，所有的样本都由高斯混合模型生成。其概率密度如下图
不能再白·2020-03-06 17:37

EM算法在高斯混合模型学习中的应用

EM算法在高斯混合模型学习中的应用之前我介绍了EM算法今天来简单介绍一下，EN算法在高斯混合模型学习中的应用，这句话什么意思呢？
高兴_00·2020-03-04 23:00

高斯混合模型（GMM）及EM算法的初步理解

1、什么是高斯混合模型[1]高斯混合模型（GaussianMixedModel）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况
龙鹰图腾223·2020-03-04 07:49

论文翻译：2000_narrowband to wideband conversion of speech using GMM based transformation

该方法基于高斯混合模型(GMM)将输入语音的窄带频谱包络变换为宽带频谱包络，并采用联合密度估计技术对其参数
凌逆战·2020-02-26 17:00

模式识别课程(二)-高斯混合模型EM算法GMM实现 python

前言EM及参数估计算法知识详解https://www.jianshu.com/p/8b00a806d883本笔记是笔者课程学习中所做笔记(绝对原创)，转载请附本文链接及作者信息，务必！！！有问题欢迎在交流区探讨学习，QQ：761322725码字不易，好心人随手点个赞GMM-EM观测的数据情况c为类别数量，即高斯模型的数量参数估计的目标以两类为例，即高斯分布的均值和方差，以及两类的分布概率EM算法主
阿瑟_f7b5·2020-02-24 10:21

R语言绘制概率密度图

R语言绘制概率密度图leengsmile2016年9月24日本文源于在高斯混合模型估计中，绘制概率密度图的方法。
leengsmile·2020-02-21 22:17

oepncv计算机图像处理教程 oepncv教程视频 opencv人脸识别教程（视频+源码+课件）

ts[41.2M]┃┣━━课程配套代码与图片.zip[10.6M]┃┣━━03-KMeans方法-数据聚类.ts[80.9M]┃┣━━04-KMeans方法-图像分割.ts[99.6M]┃┣━━05-高斯混合模型
java20192019·2020-02-15 16:40

EM算法和混合高斯模型（一）

本文从EM算法的引入说起，简单介绍EM算法的推导过程，以及其在高斯混合模型中的应用。更多的关于EM算法的推导细节，可
井底蛙蛙呱呱呱·2020-02-14 17:33

第十二、十三课 K-means算法 高斯混合模型

笔记：http://blog.csdn.net/linkin1005/article/details/39312735参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20432322主要内容--无监督学习：K-means算法混合高斯分布模型MoG求解MoG模型的EM算法1.K-means算法1.1基本概念是聚类算法的一种。聚类算法是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法，这个方
yz_wang·2020-02-13 23:54

聚类与应用

谱聚类rbfkernel原型聚类：Kmeans、GMM高斯混合模型【独立的cluster】有些聚类算法是可以看作树状的重叠，不用输入kkmeans的损失函数是每个类到中心点的平方误差和，且损失函数的最小化是一个
士多啤梨苹果橙_cc15·2020-02-12 19:49

CS229 Lesson 13 高斯混合模型

课程视频地址：http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html课程主页：http://cs229.stanford.edu/更具体的资料链接：https://www.jianshu.com/p/0a6ef31ff77a笔记参考自中文翻译版：https://github.com/Kivy-CN/Stanford-CS-229-CN
李建明180·2020-02-04 12:00

OpenCV 颜色追踪的示例代码

FPS每秒帧数背景消除建模BSMBackgroundSUbtractionBS算法图像分割(GMM-高斯混合模型)机器学习(KNN-K临近)#include#include#include#include
Laniakea·2020-01-15 08:21

MATLAB用“fitgmdist”函数拟合高斯混合模型(一维数据)

MATLAB用“fitgmdist”函数拟合高斯混合模型(一维数据)作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/在MATLAB中“fitgmdist”的用法及其
凯鲁嘎吉·2020-01-06 22:00

20170927关于masked-EM的协方差

1.问题来源对于masked_EM算法，其实是GMM（高斯混合模型）算法的扩展版本，那么masked_EM算法也同样分E步和M步进行迭代，具体过程如下：M步：E步：我们可以看到在M步计算出sigma后，
sunshiner2018·2020-01-04 17:01

图像处理之高斯混合模型

一：概述高斯混合模型(GMM)在图像分割、对象识别、视频分析等方面均有应用，对于任意给定的数据样本集合，根据其分布概率，可以计算每个样本数据向量的概率分布，从而根据概率分布对其进行分类，但是这些概率分布是混合在一起的
斯文小蚂蚁·2020-01-03 10:52

[学习笔记] EM算法、GMM - Demo

GMM概率图模型跳不过的一章就是高斯混合模型，高斯混合模型是由多个高斯分布以一定权重组成的模型，其概率密度函数等于各高斯模型的概率密度函数加权求和。
aoru45·2019-12-31 01:00

EM-高斯混合模型

EM-高斯混合模型认识前面为了直观认识EM算法,用的"扔硬币"的案例,是为了简化和直观,而稍微偏应用和深入一点是高斯模型分类,这样一个话题.就好比我们现在有一堆的数据点,已经知道是来自于不同的k个类别,
小陈同学的数据之路·2019-12-21 00:00

高斯混合模型

高斯混合模型假设每个簇的数据都是符合高斯分布(正太分布)的，当前数据呈现的分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起的结果。用多个高斯分布函数的线性组合对数据分布进行拟合。
crazysheng·2019-12-16 12:38
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