高斯混合模型

机器学习高斯混合模型（中篇）：聚类求解

01—回顾昨天，介绍了高斯混合模型（GMM）的一些有意思的小例子，说到高斯混合能预测出每个样本点属于每个簇的得分值，这个具有非常重要的意义，大家想了解这篇推送的，请参考：机器学习高斯混合模型：聚类原理分析
alg-flody·2017-12-01 09:04

机器学习高斯混合模型：聚类原理分析（前篇）

01—回顾近几天，分析了期望最大算法的基本思想，它是用来迭代求解隐式变量的利器，我们举例了两地的苹果好坏分布为例来求解隐式参数，苹果的出处，进而求出烟台或威海的苹果好坏的二项分布的参数：好果的概率。关于二项分布和离散式随机变量的基础理论知识，请参考：机器学习储备（11）：说说离散型随机变量机器学习储备（12）：二项分布的例子解析注意在求解烟台或威海的好果概率这个分布参数时，我们在每个迭代时步求解了
alg-flody·2017-11-30 08:35

StanFord ML 笔记 第九部分

第九部分：1.高斯混合模型2.EM算法的认知1.高斯混合模型之前博文已经说明：http://www.cnblogs.com/wjy-lulu/p/7009038.html2.EM算法的认知2.1理论知识之前已经说明
影醉阏轩窗·2017-11-10 16:00

机器学习Chapter3-(聚类分析)详解高斯混合模型与EM算法(Python实现)

高斯混合聚类k-means是用原型向量来刻画聚类，高斯混合(Mixture-of-Gaussian)聚类采用概率模型来表达聚类原型。不一样参数下，高斯分布如下：对于多元高斯分布，nn维样本空间XX中的随机向量xx，概率密度函数为p(x|μ,Σ)=1(2π)n2|Σ|12e−12(x−μ)TΣ−1(x−μ)p(x|μ,Σ)=1(2π)n2|Σ|12e−12(x−μ)TΣ−1(x−μ)其中μμ是nn维
DFann·2017-10-21 10:11

《统计学习方法》笔记三

EM含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法或者极大似然后验概率估计EM算法本质EM算法高斯混合模型：顾名思义，高斯，混合算法EM迭代：提升下界逼近全局最优GEMCOMMENTS隐马尔科夫隐马尔科夫基本概念核心
TheOneAc1·2017-09-16 20:54

最大似然估计，高斯分布，高斯混合模型，EM算法

1、最大似然估计似然的概念与概率类似，但是又很不相同。假如随机变量X服从某种分布（比如高斯分布），概率是指在给定参数（均值，方差）的条件下，X=x的可能性；而似然则指X=x的条件下，某一组参数反映了X=x的真实性大小。最常见的应用是最大似然估计。假设有N个数据点，服从某种分布Pr(x;θ)，我们想找到一组参数θ，使得生成这些数据点的概率最大，这个概率就是称为似然函数（LilelihoodFunct
千君一发·2017-08-09 16:22

一文详解高斯混合模型（GMM）在图像处理中的应用（附代码）

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
weixin_33750452·2017-08-02 15:00

目标检测算法（一）——常见算法比较

Stauffer和Grimson[Stauffer99]提出的高斯混合模型是使用最为广泛的背景建模方法。高斯混合模型通过多个高
疯狂的挖掘机·2017-07-17 15:50

高斯混合模型视频背景建模的EM算法与Matlab 实现

1.问题描述影像的背景前景分离.输⼊为影像监控的1000帧(如下⽅图中左边所⽰),要求输出是背景和前景(如下⽅图中右边所⽰).2.背景知识观察待处理的监控影像，可以发现，前景主要是来来往往的行人，背景始终是摄像头对准的固定区域，可以认为是始终不变的，所以进行影像背景前景分离的一个思路是先对背景进行建模，获得对背景的模型描述后，前景也就不难获得了。首先，我们做出假设：在整个视频中，每一帧的背景都是相
Codename-NC·2017-06-18 13:51

高斯混合模型（理论+opencv实现）

查资料的时候看了一个不文明的事情，转载别人的东西而不标注出处，结果原创无人知晓，转载很多人评论~~标注了转载而不说出处这样的人有点可耻！写在前面：GaussianMixtureModel(GMM)。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
影醉阏轩窗·2017-06-14 15:00

图像处理之高斯混合模型

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
jia20003·2017-05-26 17:00

斯坦福大学机器学习——EM算法求解高斯混合模型

下面来谈谈EM算法以及其在求解高斯混合模型中的作用。一、   高斯混合模型（GaussianM
bbbeoy·2017-05-21 20:00

聚类算法比较：K-means 和高斯混合模型

算法原理K-means，K均值聚类算法假设每个cluster存在一个中心点，该cluster内的所有数据项到这个中心点的欧式距离（勾股定理的扩展：各维度差的平方求和再开方）都小于到其他cluster中心点的距离。算法的任务就是找出这些cluster的中心点。K-means算法先随机选取K（唯一的算法参数）个点作为中心点，然后通过计算欧式距离来给所有数据项归类。归类之后使用平均值算法（mean）重新
Airy·2017-05-04 00:00

高斯混合模型 GMM

在一般的分类问题中，通常的套路都是提取特征，将特征输入分类器训练，得到最终的模型。但是在具体操作时，一开始提出的特征和输入分类器训练的特征是不一样的。比如假设有N张100×100的图像，分别提取它们的HoG特征x∈Rp×q，p为特征的维数，q为这幅图像中HoG特征的个数。如果把直接把这样的一万个x直接投入分类器训练，效果不一定好，因为不一定每个像素点的信息都是有价值的，里面可能有很多是冗余的信息。
小胖蹄儿·2017-05-02 16:04

高斯混合模型 GMM

在一般的分类问题中，通常的套路都是提取特征，将特征输入分类器训练，得到最终的模型。但是在具体操作时，一开始提出的特征和输入分类器训练的特征是不一样的。比如假设有N张100×100的图像，分别提取它们的HoG特征x∈Rp×q，p为特征的维数，q为这幅图像中HoG特征的个数。如果把直接把这样的一万个x直接投入分类器训练，效果不一定好，因为不一定每个像素点的信息都是有价值的，里面可能有很多是冗余的信息。
小胖蹄儿·2017-05-02 16:04

高斯混合模型（GMM）及其EM算法的理解

一个例子高斯混合模型（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（或者是同一类分布但参数不一样
阿拉丁吃米粉·2017-03-02 18:36

opencv之GMM高斯混合模型源码解析

转载自：http://blog.csdn.net/thefutureisour/article/details/8480985之前看到过C版本的，感觉写的很长，没有仔细看，但是C++版本的写的还是很不错的。我仔细看了一下，并对内容进行了仔细的注释，如果有人没有看懂，欢迎留言讨论。先看一眼头文件，在background_segm.hpp中[cpp]viewplaincopyprint?classCV
qq_26460507·2017-02-21 21:53

机器学习模型比较

朴素贝叶斯法、马尔科夫模型、高斯混合模型收敛速度更快，能学习隐变量判别模型由数据直接学习决策函数f(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型。
新星_点灯·2017-02-16 17:12

机器学习模型比较

朴素贝叶斯法、马尔科夫模型、高斯混合模型收敛速度更快，能学习隐变量判别模型由数据直接学习决策函数f(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型。
新星_点灯·2017-02-16 17:12

EM算法 - 2 - EM算法在高斯混合模型学习中的应用

在开始讲解之前，我要先给看这篇文章的你道个歉，因为《2012.李航.统计学习方法.pdf》中该节的推导部分还有些内容没有理解透彻，不过我会把我理解的全部写出来，而没理解的也会尽可能的把现有的想法汇总，欢迎你和我一起思考，如果你知道为什么的话，还请在评论区留言，对此，不胜感激。当然，若你对EM算法都一知半解，那还是去看一下我总结的“EM算法-1-介绍”吧，不然你连我问的疑问都看不懂。OK，missi
Kjobs·2016-11-24 14:53

EM 算法之二—————高斯混合模型与 EM

下面来谈谈EM算法以及其在求解高斯混合模型中的作用。一、   高斯混合模型（GaussianM
u013378306·2016-09-16 14:00

【机器学习】聚类分析（二）——从极大似然估计到EM算法

前言：本文主要把EM算法的内容及其简单推导交待清楚，为后面实现高斯混合模型的聚类算法做一个铺垫，因此本文不会出现代码。
Feiyang_Lee·2016-08-03 05:19

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。
dancing_night·2016-07-15 14:48

机器学习读书笔记（高斯混合模型GMM与EM）（改）

高斯混合模型（Gaussianmixturemodel，GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸。GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。欲了解高斯混合模型，那就先从基础的单一高斯概率密度函数讲起。
魔峥·2016-07-12 22:06

前景检测算法（五）--GMM，GMM2，GMG

Mog2用的是自适应的高斯混合模型（AdaptiveGMM，Gaussian
Eason.wxd·2016-07-06 22:28

SparkML之聚类(二)高斯混合模型（GMMs）

1、闲聊在讲高斯混合模型，我们先抛开一切，来一些推导。
legotime·2016-07-06 07:00

[Halcon] Halcon算子总集合

Classification Chapter_1_:Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一個訓練樣本添加到一個高斯混合模型的訓練數據上
Taily_Duan·2016-05-25 17:00

opencv：使用高斯混合模型（GMM）源码对视频进行背景差分法

非常感谢thefutureisour对opencv中c++版本的高斯混合模型的源代码完全注释，网上直接使用opencv源码编程的比较少，但是要想自己对高斯混合模型进行优化，或者要想在论文中对高斯混合模型有所创新
迷途中的前进·2016-05-17 22:34

opencv：使用高斯混合模型（GMM）源码对视频进行背景差分法

非常感谢thefutureisour对opencv中c++版本的高斯混合模型的源代码完全注释，网上直接使用opencv源码编程的比较少，但是要想自己对高斯混合模型进行优化，或者要想在论文中对高斯混合模型有所创新
ding977921830·2016-05-17 22:00

EM算法 - 2 - EM算法在高斯混合模型学习中的应用

声明：        1，本篇为个人对《2012.李航.统计学习方法.pdf》的学习总结，不得用作商用，欢迎转载，但请注明出处（即：本帖地址）。        2，由于本人在学习初始时有很多数学知识都已忘记，所以为了弄懂其中的内容查阅了很多资料，所以里面应该会有引用其他帖子的小部分内容，如果原作者看到可以私信我，我会将您的帖子的地址付到下面。        3，如果有内容错误或不准确欢迎大家指正。
xueyingxue001·2016-05-11 14:00

高斯混合模型用到的几个公式

最大似然函数我们没法直接用求导解方程的办法直接求得最大值。可以采用EM算法换成公式3形式求最大似然函数，其中Qi(z(i))用以下求，p(xi,zi;θ)为下式分子带入3中求最大似然函数的参数值为2.其中  ，并且  也顺理成章地可以估计为  。重复迭代前面两步，直到似然函数的值收敛为止。下列为GMM参考代码l连接点击打开链接
u012145971·2016-05-10 13:00

机器学习 ： 高斯混合模型及EM算法

MixturesofGaussian这一讲，我们讨论利用EM(Expectation-Maximization)做概率密度的估计。假设我们有一组训练样本x(1),x(2),...x(m),因为是unsupervised的学习问题，所以我们没有任何y的信息。我们希望利用一个联合分布p(x(i),z(i))=p(x(i)|z(i))p(z(i))来拟合这些数据,其中z(i)∼Multinomial(ϕ
shinian1987·2016-05-09 20:00

ML—高斯混合模型

华电北风吹日期：2016-05-07高斯混合模型是一个无监督学习算法，主要用思路是利用EM算法对混合高斯分布进行极大似然估计。
zhangzhengyi03539·2016-05-07 21:00

高斯混合模型GMM

1.简介     众所周知，GMM（GaussianMixture-basedModel）是用来分离场景中前景和背景的，或者叫做背景扣除，那么什么叫做背景扣除（BackgroundSubtraction）呢？我们知道所谓的监控系统中，通常都是利用静态相机来捕捉场景的，因此其中比较具有挑战的一步就是如何检测出场景中的突然闯入者，传统的应用中都会假设场景中没有这样的闯入者，而在实际监控场景中，这种情况
eternity1118_·2016-05-04 16:00

机器学习之高斯混合模型

高斯混合模型可以看做是EM算法的应用之一，下面尝试对迭代公式进行推导。假设我们有一批观测到的样本，这些样本可能来自于k个不同参数的高斯分布，我们如何根据观测到的样本来估计这k个高斯模型的参数呢？
firethelife·2016-04-29 20:00

GMM：高斯混合模型的数学推导笔记(上)

———————————————注：在OpenCV中有背景提取的函数，在OpenCV中BackgroundSubtractor类型下面的几个函数中BackgroundSubstractorMOG2就是对高斯混合模型的
u011177305·2016-04-26 19:00

EM（Expectation-Maximization)算法-问题引入

参考http://www.cnblogs.com/jerrylead高斯混合模型下图以一维坐标系中的几个样本为例来说明混合高斯模型由图中可以看出，样本的分布情况可以由两个高斯分布来近似表示。
yzheately·2016-04-14 15:53

EM（Expectation-Maximization)算法-问题引入

参考http://www.cnblogs.com/jerrylead高斯混合模型下图以一维坐标系中的几个样本为例来说明混合高斯模型由图中可以看出，样本的分布情况可以由两个高斯分布来近似表示。
yzheately·2016-04-14 15:00

机器学习：EM算法

EM应用：高斯混合模型、隐马尔可夫模型的模型学习。EM推广：GEM算法。2.原理《统计学习方法》一书中给出一个案例“三硬币模型”：EM算法学习(Expectat
ztf312·2016-03-20 18:00

高斯混合模型的终极理解

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。
Orange先生·2016-03-18 17:01

EM 算法 理论

EM算法的基本思想极大似然估计–示例极大似然估计步骤极大似然估计求解EM算法EM算法步骤EM算法推导EM算法的高斯混合模型应用高斯混合模型参数估计的EM算法E步M步两个模型均值估计结果
mlljava1111·2016-03-10 16:00

Halcon算子速查

Chapter1:Classificatio1.1Gaussian-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。
qq_17835733·2016-03-06 18:41

聚类2-高斯混合-EM算法

这篇主要想说的是高斯混合模型，我发现，纵观网上大体的博客，都是沿用了吴恩达老师的上课套路，所以大致都相同，这就导致了一个现象，如果你是了解这个知识点的。
lvhao92·2016-03-04 17:00

GMM(Gaussian mixture model, 高斯混合模型)

GMM全称是Gaussianmixturemodel(高斯混合模型)。
garfielder007·2016-02-29 19:26

机器学习中的EM算法详解及R语言实例（2）

我们在上一篇文章中介绍了EM算法的基本原理，如果读者对此不甚了解，建议参阅机器学习中的EM算法详解及R语言实例（1）4.高斯混合模型高斯混合模型（GMM，GaussianMixtureModel）可以看成是
白马负金羁·2016-02-02 23:34

机器学习中的EM算法详解及R语言实例（2）

我们在上一篇文章中介绍了EM算法的基本原理，如果读者对此不甚了解，建议参阅机器学习中的EM算法详解及R语言实例（1）4.高斯混合模型高斯混合模型（GMM，GaussianMixtureModel）可以看成是
baimafujinji·2016-02-02 23:00

混合高斯模型算法

为了解决这个问题，人们提出了高斯混合模型（GMM），顾名思义，就是数据可以看作是从数个高斯分布中生成出来的。虽然我们可以用不同
shubingzhuoxue·2016-01-14 17:00

EM及高斯混合模型

本文就高斯混合模型（GMM,GaussianMixtureModel）参数如何确立这个问题，详细讲解期望最大化（EM,ExpectationMaximization）算法的实施过程。
shubingzhuoxue·2016-01-14 17:00

斯坦福大学机器学习——因子分析（Factor analysis）

一、问题的提出在EM算法求解高斯混合模型一文中，我们的样本集 ，而样本的数量m远大于样本的维度n，因此，可以轻易的构造出高斯混合模型。
shubingzhuoxue·2016-01-14 17:00

斯坦福大学机器学习——EM算法求解高斯混合模型

下面来谈谈EM算法以及其在求解高斯混合模型中的作用。一、   高斯混合模型（GaussianM
shubingzhuoxue·2016-01-14 17:00
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