高斯混合模型

EM算法

Estep:得到Q函数Mstep:求使Q函数最大的高斯混合模型GMM高斯：高斯分布多个高斯分布叠加而成x：观察变量z：隐变量，表示的对应的样本x属于哪一个高斯分布。
Vophan·2019-12-12 20:57

opencv3/C++关于移动对象的轮廓的跟踪详解

使用opencv提供的背景去除算法（KNN或高斯混合模型GMM）去除背景，然后将获取的目标二值化后通过筛选目标轮廓获得目标位置。
阿卡蒂奥·2019-12-11 15:01

opencv3/C++实现视频背景去除建模(BSM)

视频背景建模主要使用到：高斯混合模型（MixtureOfGauss，MOG）createBackgroundSubtractorMOG2(inthistory=500,doublevarThreshold
阿卡蒂奥·2019-12-11 15:37

Python：EM(期望极大算法)实战

前提准备Jupyternotebook或Pycharm火狐浏览器或Chrome浏览器win7或win10电脑一台网盘提取csv数据需求分析实现高斯混合模型的EM算法(GMM_EM)高斯混合模型是多个高斯模型的线性叠加而成的
nineteens·2019-12-04 10:57

零散机器学习问题

一、高斯混合模型GMMGMM算法（服从混合正态分布）作为EM算法族的一个例子，它指定了各个参与杂合的分布都是高斯分布，即分布参数表现为均值Mu和方差Sigma。
apricoter·2019-12-01 09:17

使用mclust进行聚类分析

对于具有各种协方差结构的高斯混合模型，它提供了根据EM算法的参数预测函数。它也提供了根据模型进行模拟的函数。
徐洲更hoptop·2019-11-30 01:46

独家 | 使用高斯混合模型，让聚类更好更精确（附数据&代码&学习资源）

本文简单介绍聚类的基础知识，包括快速回顾K-means算法，然后深入研究高斯混合模型的概念，并用Python实现。
数据派THU·2019-11-14 22:58

三个你在书中无法学到的数据分析知识

我在大学里教了很多年的深度学习，这些课程和讲座总是特别注重特定的算法，你学习支持向量机器、高斯混合模型的聚类、k-均值等等，但是只有在你写硕士论文的时候你需要用到这些方法。那么什么才是正确的呢？
seelight·2019-11-05 00:22

A Deep Neural Network Approach To Speech Bandwidth Expansion

在10小时的大型测试集上对该方法进行评估时，我们发现与传统的基于高斯混合模型(GMMs)的BWE相比，DNN扩展语音信号在信噪比和
凌逆战·2019-10-16 09:00

【统计学习方法】EM算法实现之GMM高斯混合模型

1基本概念准备1.1高斯分布高斯分布（Gaussiandistribution）有时也被称为正态分布（normaldistribution），是一种在自然界大量的存在的、最为常见的分布形式。高斯分布的概率密度函数公式如下：1.2混合模型（MixtureModel）混合模型是一个可以用来表示在总体分布（distribution）中含有K个子分布的概率模型，换句话说，混合模型表示了观测数据在总体中的概
idwtwt·2019-10-12 01:06

遵循统一的机器学习框架理解高斯混合模型（GMM）

遵循统一的机器学习框架理解高斯混合模型（GMM）一、前言我的博客仅记录我的观点和思考过程。欢迎大家指出我思考的盲点，更希望大家能有自己的理解。
SpringC·2019-10-08 12:00

机器学习笔记补充——EM算法及其在GMM中的应用

EM算法——期望极大值算法1.EM算法的简介及案例介绍2.EM算法的推导3.EM算法3.1算法步骤：3.2EM算法的收敛性4.EM算法应用——求解高斯混合模型(GMM)的参数4.1高斯混合模型(Gaussianmixturemodel
lavendelion·2019-09-25 13:35

【机器学习】高斯混合模型（GMM）算法及其实现

相关视频可见皮皮学机器学习高斯混合模型（GMM）学完了EM算法之后，就情不自禁地想学习一下高斯混合模型了。高斯混合模型是具有如下形式的概率分布模型。
皮乾东·2019-09-16 19:29

计算机视觉 - 知识点总结（面试、笔试）

机器学习SVM决策树EM算法HMM（隐马尔可夫）CRF（条件随机场）最小二乘法朴素贝叶斯GMM（高斯混合模型）图像特征颜色特征SIFTHOGLBPHaarSURF滤波器箱式滤波器高斯滤波器差分滤波器最大值滤波器最小值滤波器中值滤波器梯度锐化算子滤波器边缘提取算子
NeverMoreH·2019-09-14 21:05

【Spark】聚类分析

示例的算法Demo包含：K-means、LDA、高斯混合模型(GMM)等。
buracag_mc·2019-09-04 19:24

基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型

原文链接：http://tecdat.cn/?p=6105介绍聚类模型是一个概念，用于表示我们试图识别的聚类类型。四种最常见的聚类方法模型是层次聚类，k均值聚类，基于模型的聚类和基于密度的聚类可以基于两个主要目标评估良好的聚类算法：高级内相似性低级间相似性基于模型的聚类是迭代方法，通过优化聚类中数据集的分布，将一组数据集拟合到聚类中。高斯分布只不过是正态分布。此方法分三步进行：首先随机选择高斯参数
qq_19600291·2019-08-23 15:52

【图像处理】背景消除建模实现目标跟踪：GMM、KNN

GMM（高斯混合模型）是基于像素样本统计信息的背景表示方法，利用像素在较长时间内大量样本值的概率密度等统计信息表示别境，然后使用统计差分进行目标像素判断达到预期效果。
秦乐乐·2019-08-23 14:12

高斯混合模型（GMM）及MATLAB代码

之前在学习中遇到高斯混合模型，卡了很长一段时间，在这里记下学习中的一些问题以及解决的方法。希望看到这篇文章的同学们对高斯混合模型能有一些基本的概念。全文不废话，直接上重点。
Jerry_Jin·2019-08-12 20:00

知乎高赞回答：是否有必要系统学习概率图模型？

自被图灵奖获得者Pearl提出以来，已成为不确定性推理近10年的研究热点，在统计机器学习、语音识别、计算机视觉和自然语言处理等领域有广阔的理论研究价格和应用前景，比如隐马尔可夫模型是语音识别的支柱模型，高斯混合模型及其变种
Paper_weekly·2019-08-03 12:42

一文读懂贝叶斯推理问题：MCMC方法和变分推断

例如，用于分类的高斯混合模型或用于主题建模的潜在狄利克雷分配（LatentDir
chiyingge5323·2019-07-29 14:00

一文读懂贝叶斯推理问题：MCMC方法和变分推断

例如，用于分类的高斯混合模型或用于主题建模的潜在狄利克雷分配（LatentDirichletAllocation，简称LDA）模型等概率图模型都需要在拟合数据时解决这一问题。同时，
读芯术·2019-07-29 10:39

从EM算法到变分推断（变分贝叶斯推断）

迭代求解时，需要计算一个后验分布：p(Z∣Y,θold)p(Z|Y,\theta_{old})p(Z∣Y,θold)，如果Z是离散变量，且分布比较简单则可以直接求出该后验分布的解析解，比如在三硬币模型中和高斯混合模型中
-倾城之恋-·2019-07-26 05:53

机器学习教程 之 EM算法 ：高斯混合模型聚类算法 (python基于《统计学习方法》实现，附数据集和代码)

多个隐藏模型的混合，会使得普通的极大似然方法用起来不是那么方便，比如求解高斯混合模型(GMM),隐马尔可夫模型(
Liangjun_Feng·2019-07-12 00:00

高斯混合模型深入理解

高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式，而且符号表述不太清楚，或者文笔非常生硬。
Destiny_zz·2019-07-01 16:05

你如何在未来的大数据和AI 领域，获得一份不错的工作？

1、你需要牢固掌握概率统计学，并学习和掌握一些算法，比如朴素贝叶斯、高斯混合模型、隐马尔可夫模型、混淆矩阵、ROC曲线、P-Value等。不但要理解这些算
GitChat头条·2019-06-26 20:00

EM算法和高斯混合模型GMM介绍

EM算法EM算法主要用于求概率密度函数参数的最大似然估计，将问题$\arg\max_{\theta_{1}}\sum_{i=1}^{n}\lnp\left(x_{i}|\theta_{1}\right)$转换为更加易于计算的$\sum_{i=1}^{n}\lnp\left(x_{i},\theta_{2}|\theta_{1}\right)$，其中$\theta_2$可以取任意的先验分布$q(\t
sunwq06·2019-06-20 22:00

ML_Review_GMM(Ch10)

NotesthaboutGMM(GaussianMixtrueModel)高斯混合模型的终极理解高斯混合模型（GMM）及其EM算法的理解这两篇博客讲得挺好，同时讲解了如何解决GMM参数问题的EM算法，其实
FormerAutumn·2019-06-17 11:00

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
qq_19600291·2019-06-13 22:24

GANMM小结

GANMM小结简介GANMM(GenerativeAdversarialNetworkMixtureModel)是利用GAN进行聚类的一个模型，在传统聚类中非常典型的一个方法是利用高斯混合模型去匹配各个分布
AndyViky·2019-06-09 17:22

高斯混合模型GMM与EM算法的Python实现

原文链接：http://www.cnblogs.com/wt869054461/p/10988475.htmlGMM与EM算法的Python实现高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型，通常我们利用最大期望算法
aizhao3648·2019-06-07 17:00

高斯混合模型原理推导与实现（一）

GaussianMixtureModel1.JensenInequality（琴生不等式）:,离散形式：连续形式：概率形式：也就是期望的函数值小于等于函数值的期望。2.极大似然估计的困境对于训练数据集，，假设i来自一个混合高斯概率分布，对数似然函数为：这里log里面有求和，不方便继续求导计算。假设存在隐变量，设是的概率分布，这里最终要求的是混合高斯概率分布（就是说这对数据可以由最终的概率分布产生）
To_be_thinking·2019-06-03 22:41

高斯混合模型知识小结

高斯混合模型知识小结简介高斯混合模型(GaussianMixedModel)顾名思义，指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以通过不同个数的高斯分布拟合出任意类型的分布。
AndyViky·2019-06-01 22:22

使用opencv中基于高斯混合模型（GMM）的EM算法进行数据点分类demo

环境：Win10+VS2015+opencv3.4.xopencv生成随机数据点，使用基于高斯混合模型（GMM）的EM算法进行数据点分类源码：voidGMM_EM(){Matimg(600,600,CV
ganwenbo2011·2019-05-30 11:49

大厂AI面试题

并求出P5.K-均值和高斯混合模型：K-均值和EM之间有什么区别？6.正态分布：如何判断高斯混合模型是否适用？7.如果标签在集群项目中已知，如何评估模
Json111·2019-05-27 11:15

OpenCv-C++-03-高斯混合模型GMM

1、与KMeans相比，属于软分类；2、实现方法--------期望最大化（E-M）；3、停止条件--------收敛或规定次数达到。OpenCV代码实现：#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacecv::ml;usingnamespacestd;intmain(intargc,char**argv){Matimg=Mat::zeros(500,
风极_陨·2019-05-21 15:08

OpenCv-C++-03-高斯混合模型GMM

1、与KMeans相比，属于软分类；2、实现方法--------期望最大化（E-M）；3、停止条件--------收敛或规定次数达到。OpenCV代码实现：#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacecv::ml;usingnamespacestd;intmain(intargc,char**argv){Matimg=Mat::zeros(500,
风极_陨·2019-05-21 15:08

MATLAB高斯混合数据的生成

MATLAB高斯混合数据的生成作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/高斯混合模型的基本原理：聚类——GMM，MATLAB中GMM聚类算法：MATLAB中
凯鲁嘎吉·2019-05-14 11:00

EM算法及高斯混合模型算法推导

期望最大化(EM)算法1.前言概率模型有时候既含有观测变量，又含有隐变量。只含有观测变量的情况下，直接对观测值进行极大似然估计便能够求出参数；比如抛一枚不均匀硬币n次，极大似然估计能够求解出正反面分别出现的概率。在含有隐变量的情况下，无法通过极大似然估计求得；比如手中有三枚不均匀硬币，先从中选取一枚硬币，然后再抛，得到的正反面为观测值；如果直接用极大似然估计，无法体现选择硬币的过程，错误地将三枚硬
flushest·2019-05-13 17:09

GMM与EM算法的Python实现

GMM与EM算法的Python实现高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型，通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计。本教程中，我们自己动手一步步实现高斯混合模型。
SofaSofa数据科学社区·2019-04-30 14:10

第四章 无监督学习：聚类

1.生活化理解质心、参考度、相似度、责任度、可用度高斯混合模型假设训练数据集是在若干多元高斯分布中随机采样获得的结果，因此学习的目的就是获得这些高斯分布的均值与方差。1.中心极限定理大量随机变量累计分
etheon·2019-04-28 16:35

MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法

MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/高斯混合模型的基本原理：聚类——GMM，MATLAB官方文档中有关于
凯鲁嘎吉·2019-04-24 08:00

高斯混合模型GMM理论和Python实现

https://github.com/Sean16SYSU/MachineLearningImplement简述高斯混合模型，就是说用多个高斯函数去描述不同的元素分布。
肥宅_Sean·2019-04-05 11:12

极大似然估计、EM算法及高斯混合模型

极大似然估计极大似然估计是一种模型参数估计的方法，它认为已经发生的事情是可能性最大的事情，因此只需让发生事情的概率取最大值来求解模型参数。假设一共有n个样本用x=[x1,x2,⋯ ,xn]x=[x_1,x_2,\cdots,x_n]x=[x1,x2,⋯,xn]表示，每个样本中涉及k个参数用θ=[θ1,θ2,⋯ ,θk]\theta=[\theta_1,\th
chris_xy·2019-04-04 10:59

EM算法--二维高斯混合模型(GMMs)

参考文章http://blog.163.com/baolong_zhu/blog/static/196311091201421185531966/《统计学习方法》李航EM算法是一种迭代算法，1977年由Dempster等人总结出，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望(expectation);M步，求极大(maximizatio
触动人生·2019-03-30 20:21

机器学习基础算法笔记

决策树等等的算法，机器学习可以分为监督式学习（Supervisedlearning）以及非监督学习(UnsupervisedLearning)，目前最广泛被使用的分类器有人工神经网络、支持向量机、最近邻居法、高斯混合模型
dfy20020530·2019-03-29 17:29

EM算法

很好的算法讲解问题对于给出很多的样本,有特征,也有标记,也知道该样本集的模型,比如是高斯模型，但是不知道，对于参数的估算，通常可以通过最大似然法来求出参数，但是对于高斯混合模型GMM，是有多个高斯模型叠加而成
伏牛山忍者·2019-03-22 08:19

Halcon算子说明

Chapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。
meifeisewu8·2019-03-15 14:33

2019 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
java20192019·2019-03-11 12:49

【机器学习算法推导】高斯混合模型GMM与EM算法

文章目录1.高斯混合模型2.Jensen不等式3.EM算法及推导过程4.EM算法的可行性5.EM算法的收敛性6.EM的另一种推导7.应用EM算法求解GMM1.高斯混合模型  极大似然估计是一种应用很广泛的参数估计方法
Mankind_萌凯·2019-01-16 17:57

理解EM算法

本文对EM算法的基本原理进行系统的阐述，并以求解高斯混合模型为例说明其具体的用法。文章是对已经在清华大学出版社出版的《机器学习与应用》一书中EM算法的讲解，对部分内容作了扩充。算法的历史E
SIGAI_csdn·2019-01-15 11:40
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