高斯混合模型

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

OpenCv-C++-视频分析与对象跟踪-背景消除建模

背景消除建模有2种方式：1、MOG2------高斯混合模型2、kNN---------k最近邻在OpenCv中也有相关的API：1、createBackgroundSubtractorMOG2(inthistory
风极_陨·2019-01-14 16:18

【机器学习】EM算法从小白到理解，附带案例代码

前言\quad\quad本篇主要介绍EM算法相关内容，首先通过极大似然估计引出EM算法的作用，然后通过例子引出EM算法，旨在尽可能的通俗易懂地让大家理解EM算法，最后在介绍EM算法算法在高斯混合模型（GMM
Daycym·2019-01-10 11:35

【机器学习】EM算法从小白到理解，附带案例代码

前言\quad\quad本篇主要介绍EM算法相关内容，首先通过极大似然估计引出EM算法的作用，然后通过例子引出EM算法，旨在尽可能的通俗易懂地让大家理解EM算法，最后在介绍EM算法算法在高斯混合模型（GMM
Daycym·2019-01-10 11:35

06 EM算法 - 案例一 - EM分类初识及GMM算法实现

原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/68441505EM算法-高斯混合模型-GMM多元正态分布-multivariate_normalAPI参考链接:https://
cpongo1·2019-01-05 13:09

GMM 高斯混合模型 聚类 Python实现

原理也不多说了。。大致思路就是把数据建立成k个高斯分布，EM迭代N次。最后看每个点在哪个高斯分布的概率最高，就分到那个分布。这里的computeGamma函数，用来算第i个簇的后验概率γji，用了2层循环，效率不高，本来想向量化的，搞了半天没搞出来。。干脆就先循环吧。。包括后面的fit方法也是一样。。用了很多循环。X的shape是(n_samples,n_features)mu的shape是(n_
csdn_inside·2018-12-26 19:33

一文详解高斯混合模型原理

转载：http://www.ituring.com.cn/article/497545文/陈运文达观数据CEO什么是高斯混合模型（GaussianMixtureModel）高斯混合模型（GaussianMixtureModel
CaptureItTechnology·2018-12-26 16:30

从0实现高斯混合模型（EM-GMM）

Problem:PleasebuildaGaussianmixturemodel(GMM)tomodelthedatainfileTrainingData_GMM.csv.Notethatthedataiscomposedof4clusters,andthemodelshouldbetrainedbyexpectationmaximization(EM)algorithm.BasedontheGM
Yanring_·2018-12-15 17:36

高斯混合模型（GMM）

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（ExpectationMaximization，
努力学习编程的朱小妹·2018-12-10 10:07

聚类算法

目录1、k-means2、密度聚类DBSCAN3、使用高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）聚类3.1、EM算法4、层次聚类聚类指事先并不知道任何样本的类别标号，希望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成若干类别
choven_meng·2018-11-02 00:41

OpenCV——使用GrabCut算法进行物体分割

用高斯混合模型（GaussiansMixtureModel，GMM）来对背景和前景建模，并将未定义的像素标记为可能的前景或背景。
嘿哈哈哈·2018-10-19 22:55

[六]机器学习之EM算法

6.1实验概要通过EM算法解决部分观测数据的参数估计问题，使用sklearn提供的EM模块和高斯混合模型数据集，实验EM算法的实际效果6.2实验输入描述本次实验使用仿真数据集，该数据集有300条数据构成
柚子君.·2018-10-15 00:04

DEEP AUTOENCODING GAUSSIAN MIXTURE MODEL FOR UNSUPERVISED ANOMALY DETECTION

在本文中，我们提出了深度自动编码高斯混合模型（DAGMM）用于无监督异常检测。我们的模型利用深度自动编码器为每个输入数据点生成低维表示和重建误差
水果先生·2018-10-10 11:29

高斯混合模型(GMM)学习笔记

专题：高斯混合模型在实际应用中，kmeans的非概率性和它仅根据到簇中心点的距离来指派簇的特点将导致性能低下。二高斯混合模型，可以看作是kmeans思想的一个扩展。
jiangkui007·2018-09-27 14:28

【机器学习】EM算法在高斯混合模型学习中的应用

本篇博客打算先从单个高斯分布说起，然后推广到多个高斯混合起来，最后给出高斯混合模型参数求解过程。
Daycym·2018-09-15 18:54

第五周学习笔记

第五周学习笔记本周的主要学习工作1.CS229[课程地址]第十三讲，高斯混合模型主要内容EM算法高斯混合模型（Gaussianmixedmodel）文档聚类，混合贝叶斯模型（mixturesofnaiveBayes
luputo·2018-09-07 00:00

携程算法笔试题知识点

GenerativeModel）则会对x和y的联合分布p(x,y)建模，然后通过贝叶斯公式来求得p(yi|x)，然后选取使得p(yi|x)最大的yi，即：常见的生成式模型有隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型
芦金宇·2018-09-06 09:45

OpenCV之视频分析与对象跟踪(二) 背景消除建模(BSM)

两个常用的算法：图像分割(GMM–高斯混合模型)，机器学习(KNN–K个最近邻)代码：#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain
黑夜奔跑·2018-08-23 09:45

Scikit-Learn学习笔记——高斯混合模型(GMM)应用：分类、密度估计、生成模型

高斯混合模型k-means聚类模型非常简单并且易于理解，但是他的简单性也为实际应用带来了挑战。特别是实际应用中，k-means的非概率性和它仅根据到簇中心点的距离来指派将导致性能低下。
盐味橙汁·2018-08-22 00:00

OpenCV之图像分割(二) 高斯混合模型(GMM)方法 样本数据训练与预言&图像分割

基于高斯函数的算法，通过混合单个或多个高斯函数，计算对应像素中概率，哪个分类的概率最高的，则属于哪个类别图解：GMM算法概述GMM方法跟K-Means相比较，属于软分类实现方法-期望最大化(E-M)停止条件-收敛，或规定的循环次数代码：#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;usingna
黑夜奔跑·2018-08-19 10:01

EM算法及其应用： K-means 与 高斯混合模型

EM算法及其应用（一）EM算法及其应用（二）：K-means与高斯混合模型上一篇阐述了EM算法的主要原理，这一篇来看其两大应用——K-means与高斯混合模型，主要由EM算法的观点出发。
massquantity·2018-08-06 17:00

算法工程师面试题

logisticregression,svm,gbdt,randomforest,xgboost,lightgbm（一般根据简历有针对性的问）2.为什么用线性回归做分类效果不好3.比较一下k-means和高斯混合模型
Michael_Lee_AI·2018-08-02 08:30

利用Python实现高斯混合模型（GMM）

前言之前将网易公开课上吴恩达机器学习视频中高斯混合模型（GMM）及其EM算法反反复复看了几遍之后并将所有公式重新推导了一遍，现在利用Python进行手写进一步加深理解。
追梦者_AIer·2018-07-20 16:09

几种无监督学习示例

分别是主成分分析（PCA）、高斯混合模型、流形学习算法（Isomap）。主成分分析（PCA）这里使用鸢尾花数据集进行演示，将它降维到两个维度，然后再可视化。
llh_1178·2018-07-19 15:25

EM算法及GMM(高斯混合模型）的详解

一、预备知识1.1、协方差矩阵1.2、黑塞矩阵1.3、正定矩阵二、高斯混合模型2.1、标准差椭圆2.2、高斯混合模型（GMM）2.3、多元高斯混合2.4、应用场景2.5、kmeans应用2.6、基本Jensen
sakura小樱·2018-07-12 19:32

EM算法及其应用（一）

EM算法及其应用（一）EM算法及其应用（二）：K-means与高斯混合模型EM算法是期望最大化(ExpectationMaximization)算法的简称，用于含有隐变量的情况下，概率模型参数的极大似然估计或极大后验估计
massquantity·2018-07-04 18:00

HALCON学习之算子大全

1.1Gaussian-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。
dxm809·2018-07-03 13:19

EM算法推导（收敛性证明和在GMM中的应用）

一、EM算法的提出当你有一组数据像如下这样：Note:picturesource显然用单个高斯分布模型去拟合它们效果不好，这是一个典型的高斯混合模型的例子：p(X)=∑l=1kαlN(X∣μl,Σl)∑
kevinoop·2018-05-31 20:46

Andrew Ng机器学习课程笔记（十四）之无监督学习之混合高斯模型与EM算法

PrefaceGaussianMixtureModelEMAlgorithmforGMME-StepM-Step基于参数μ的函数最大化基于参数ϕ的函数最大化基于参数Σ的函数最大化EMAlgorithmforGMMPrefaceGaussianMixtureModel（GMM，高斯混合模型
danerer·2018-05-11 21:46

PySpark机器学习（4）——KMeans和GMM

本文主要在PySpark环境下实现经典的聚类算法KMeans（K均值）和GMM（高斯混合模型），实现代码如下所示：1.KMeans实现代码：%pysparkfrompyspark.ml.clusteringimportKMeansfrompyspark.ml.featureimportStringIndexerfrompyspark.ml.linalgimportVectors
飞鸟2010·2018-05-07 15:27

常见监督与无监督机器学习算法

无监督：EM算法，K-MEANS聚类，稀疏自编码，限制波尔兹曼机，高斯混合模型监督：KNN,朴素贝叶斯分类，logistic回归算法，决策树等分类或者回归算法接下来都会一一了解深入啊~~~还要逐渐学习pytorch
ALVIN爱in·2018-05-02 18:28

Halcon视觉检测——使用分类器分类

Halcon中常用的分类器有GMM（高斯混合模型）、NeuralNets（神经网络）、SVM（支持向量机）等。一般应付常见的分类问题，这些就足够了。
阿卡蒂奥·2018-04-25 18:56

机器学习（一）高斯混合模型

计算机小白准备逐步重温机器学习算法，这是学习的第一个，高斯混合模型，文章系转载，原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/45244603————
ChasingdreamLY·2018-04-19 15:03

python 背景建模高斯混合模型

原文：https://blog.csdn.net/zhangyonggang886/article/details/51638655BackgroundSubtractorMOG2是以高斯混合模型为基础的背景
ShellCollector·2018-04-12 10:33

机器学习：GMM高斯混合模型

1、统计学模型统计学习的模型有两种，一种是概率模型，一种是非概率模型。所谓概率模型，就是指我们要学习的模型的形式是P(Y|X)，这样在分类的过程中，我们通过未知数据X可以获得Y取值的一个概率分布，也就是训练后模型得到的输出不是一个具体的值，而是一系列值的概率（对应于分类问题来说，就是对应于各个不同的类的概率），然后我们可以选取概率最大的那个类作为判决对象（算软分类softassignment）。而
杜佳豪·2018-03-28 15:44

语音识别中GMM-HMM的相关知识

GMM（高斯混合模型）  设有随机变量X，则混合高斯模型可以用下式表示：p(x)=∑k=1KπnN(x|μk,∑k)p(x)=∑k=1KπnN(x|μk,∑k)  其中N(x|μk),∑kN(x|μk)
云南省高校数据化运营管理工程研究中心·2018-03-22 11:04

MachineLearning—Gaussian Mixture Model（GMM）和EM最大期望算法

高斯混合模型，如下图是一个观测数据集，数据集明显分为两个聚集核心，我们通过两个单一的高斯模型混合成一个复杂模型来拟合数据。这就是一个混合高斯模型。
令狐公子·2018-03-21 16:54

语音识别笔记（一）简介与高斯混合模型

欢迎大家关注我的博客http://pelhans.com/，所有文章都会第一时间发布在那里~黄学东老师那本太厚了。。。自己根据需要先四处搜集学习吧～第一章简介自动语音识别(Automaticspeechrecongnition，ASR)技术时使人与人。人与机器交流的关键技术，它将声学波形转换为人类的文字。一个语音对话系统通常包括四个主要组成部分的一个或多个，即语音识别系统将语音转化为文本，语义理解
Pelhans·2018-03-19 17:55

EM算法及对GMM的参数估计（EM算法的R实现 vs R mclust包）

EM算法与高斯混合模型（GMM）EM算法是一种迭代算法，1977年由Dempster等人总结提出，用于含有隐变量（hiddenvariable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。
Joyliness·2018-03-10 01:25

原型聚类之高斯混合聚类及Python实现

高斯混合模型聚类(GaussianMixtureMode，GMM)高斯混合模型是一种概率式的聚类方法，它假定所有的数据样本xx由kk个混合多元高斯分布组合成的混合分布生成。
汪先森-Young·2018-03-08 10:14

opencv教程（基于python）----grabcut前景提取

具体的原理用户输入一个矩形，矩形外的区域一定是背景，矩形内的东西是未知的计算机会对我们数据的图像做一个初始化的标记，她会标记前景和背景像素使用高斯混合模型
l_zqxs_·2018-03-04 10:14

机器学习方法篇(22)------模型聚类法

而在概率模型聚类法中，最典型、也最常用的就是高斯混合模型GMM了。那么，GMM是什么，又是如何聚类的？
对半独白·2018-02-24 18:37

揭开神秘面纱： 一文详解高斯混合模型原理

【数据猿导读】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，并使用了期望最大算法进行训练。
数据猿·2018-02-13 00:00

使用OpenCV实现检测和追踪车辆

本文实例为大家分享了OpenCV实现检测和追踪车辆的具体代码，供大家参考，具体内容如下完整源码GitHub使用高斯混合模型（BackgroundSubtractorMOG2）对背景建模，提取出前景使用中值滤波去掉椒盐噪声
炒鸡嗨客协管徐·2018-01-09 10:19

GMM-HMM在语音识别中的应用

1.语音识别系统的基本结构2.涉及算法3.GMM高斯混合模型3.1高斯混合模型的基本概念  高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型：p(y⏐θ)=∑k=1kαkϕ(y⏐θk)其中，αk是系数，αk≥
云南省高校数据化运营管理工程研究中心·2018-01-04 13:58

opencv3/C++基于移动对象的轮廓的跟踪

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·2018-01-04 09:20
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