高斯混合模型

经典网络解（三） 生成模型VAE | 自编码器、变分自编码器|有监督，无监督

为什么要用变分变分自编码器推导高斯混合模型4代码实现之前我们的很多网络都是有监督的生成网络都是无监督的（本质就是密度估计），我们首先来讲有监督学习，无监督学习1有监督与无监督有监督学习目标学习X到Y的映射
Qodi·2023-09-30 11:43

使用高斯混合模型拆分多模态分布

本文介绍如何使用高斯混合模型将一维多模态分布拆分为多个分布。
deephub·2023-09-29 17:29

机器学习 面试/笔试题

朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型、高斯混合模型、文档主题生成模型（LDA）、限制玻尔兹曼机。
uodgnez·2023-09-29 05:34

使用高斯混合模型拆分多模态分布

本文介绍如何使用高斯混合模型将一维多模态分布拆分为多个分布。
·2023-09-28 09:26

高斯混合模型 Gaussian Mixture Model | GMM

目录前言一、高斯混合模型是什么？
JasonH2021·2023-09-25 03:33

Halcon参考手册, 第二十四章 Segmentation，分割 (持续更新中)

第二十四章Segmentation，分割24.1Classification,分类操作符列表add_samples_image_class_gmm将图像中的训练样本添加到高斯混合模型的训练数据中。
萧泊·2023-09-08 07:45

使用高斯混合模型进行聚类

一、说明高斯混合模型（GMM）是一种基于概率密度估计的聚类分析技术。它假设数据点是由具有不同均值和方差的多个高斯分布的混合生成的。它可以在某些结果中提供有效的聚类结果。
无水先生·2023-09-07 04:17

高斯混合模型sklearn实现

高斯混合classsklearn.mixture.GaussianMixture(n_components=1,covariance_type='full',tol=0.001,reg_covar=1e-06,max_iter=100,n_init=1,init_params='kmeans',weights_init=None,means_init=None,precisions_init=No
kity_8322·2023-09-01 20:46

基于python的改进高斯混合模型的图割算法研究设计与实现

摘要信息技术永远是改变生活的第一种创新方式，各种行业的发展更是脱离不了科技化的支持。原本传统的行业正在被科技行业的切入悄悄的发生变化。就拿我们生活当中常见的事情举例而言，在外卖行业还没有发展的快速的时候，方便面等速食成了快速吃饱的首要选择，但当外卖行业出现而来，影响最大的缺是这些行业。更换言之，越来越多的人们正在享受着科技带来的变化。随着人们的生活质量不断提高，对于图像分割的研究也受到了社会各界的
小码叔·2023-09-01 11:16

机器学习实战：Python基于EM期望最大化进行参数估计（十五）

文章目录1.前言1.1EM的介绍1.2EM的应用场景2.高斯混合模型估计2.1导入函数2.2创建数据2.3初始化2.4ExpectationStep2.5Maximizationstep2.6循环迭代可视化
Bioinfo Guy·2023-08-28 23:07

【 Python 全栈开发 - 人工智能篇 - 45 】集成算法与聚类算法

1.2.1Bagging1.2.2Boosting1.2.2.1AdaBoost1.2.2.2GBDT1.2.2.3XgBoost1.2.3Stacking二、聚类算法2.1概念2.2常用聚类算法2.2.1K-means2.2.2层次聚类2.2.3DBSCAN算法2.2.4AP聚类算法2.2.5高斯混合模型聚类算法一
书某人.py·2023-08-28 11:03

EM算法在二维高斯混合模型参数估计中的应用

高斯混合模型高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型：其中，是系数，，；是高斯分布密度，，称为第k个分模型。
韩明宇·2023-08-27 15:38

Opencv图像分割 -- GMM（高斯混合模型）方法

一、高斯混合模型高斯混合模型（GaussianMixtureModel）通常简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类法，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
焦糖甜饼~·2023-08-27 15:08

基于GMM的一维时序数据平滑算法

本文将介绍我们使用高斯混合模型(GMM)算法作为一维数据的平滑和去噪算法。假设我们想要在音频记录中检测一个特定的人的声音，并获得每个声音片段的时间边界。
·2023-08-27 10:05

EM算法估计beta混合模型参数

当得到一批数据的normalisedloss{li∈[0,1]}i=1n\{l_i\in[0,1]\}_{i=1}^n{li∈[0,1]}i=1n之后，用beta混合模型（BMM）拟合两个峰，此前的一篇[3]是用高斯混合模型
HackerTom·2023-08-24 20:03

机器视觉之背景扣除

OpenCV提供了许多用于背景扣除的函数和方法，其中最常用的是基于高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）的背景扣除方法。
奋进的大脑袋·2023-08-21 17:05

图像去雨-雨线清除-图像处理-（计算机作业附代码）

然而，传统方法如高斯混合模型和字典学习方法耗时，并且无法很好地处理受到严重雨滴影响的图像块。算法通过考虑雨滴条状特性和角度分布，这个问题可以得到很好的解决。
阿利同学·2023-08-20 01:35

第三讲 GMM以及EM算法学习笔记

常用的潜变量模型就包括了GMM（高斯混合模型）和HMM（隐马尔可夫模型）。它们能够将将不完全数据（只有观测数据）的边缘分布转换成容易
handsomeMB·2023-08-11 10:50

【CNN-BiLSTM-attention】基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法（Python&matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1Python2.2Matlab3参考文献4Matlab代码、数据、文章讲解1概述文献来源：摘要：对任意来流条件下的风电场发电功率进行准确预测,是提高电网对风电接纳能力的有效措施。针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基
然哥依旧·2023-08-07 07:00

【CNN-BiLSTM-attention】基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法（Python&matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1Python2.2Matlab3参考文献4Matlab代码、数据、文章讲解1概述文献来源：摘要：对任意来流条件下的风电场发电功率进行准确预测,是提高电网对风电接纳能力的有效措施。针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基
长安程序猿·2023-07-31 08:12

【MATLAB第61期】基于MATLAB的GMM高斯混合模型回归数据预测

【MATLAB第61期】基于MATLAB的GMM高斯混合模型回归数据预测高斯混合模型GMM广泛应用于数据挖掘、模式识别、机器学习和统计分析。其中，它们的参数通常由最大似然和EM算法确定。
随风飘摇的土木狗·2023-07-29 13:01

点集配准—CPD(Coherent Point Drift) （附python代码）

CPD算法的核心思想是将一个点集看作是由一个概率密度函数生成的样本，然后用高斯混合模型来描述这个概率密度函数，从而实现点云对齐。
点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2023-07-28 13:13

基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法（Python&matlab代码实现）

针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基于高斯混合模型(GMM)聚类的风电场短期功率预测方法。方法结合数据分布特征,利用GMM聚类将大型风电场划分为若干机组群,借助贝叶
然哥依旧·2023-07-25 13:16

python开发halcon视觉_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。
in whitney·2023-07-22 09:53

基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法（Python&matlab代码实现）

针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基于高斯混合模型(GMM)聚类的风电场短期功率预测方法。方法结合数据分布特征,利用GMM聚类将大型风电场划分为若干机组群,借助贝叶
数学建模与科研·2023-07-20 20:21

机器学习笔记之变分自编码器(一)模型表示

机器学习笔记之变分自编码器——模型表示引言回顾：高斯混合模型变分自编码器——概率图视角介绍总结引言本节将介绍变分自编码器(VariationalAutoEncoder,VAE)。
静静的喝酒·2023-07-16 15:18

时序预测 | Matlab+Python实现基于高斯混合模型聚类结合CNN-BiLSTM-Attention的风电场短期功率预测

时序预测|Matlab+Python实现基于高斯混合模型聚类结合CNN-BiLSTM-Attention的风电场短期功率预测目录时序预测|Matlab+Python实现基于高斯混合模型聚类结合CNN-BiLSTM-Attention
机器学习之心·2023-07-15 15:33

基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法（Python&matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1Python2.2Matlab3参考文献4Matlab代码、数据、文章讲解1概述文献来源：摘要：对任意来流条件下的风电场发电功率进行准确预测,是提高电网对风电接纳能力的有效措施。针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基
程序猿鑫·2023-07-14 01:04

深度学习基础——通过PyTorch构建神经网络实现1维/2维序列分类

在该例子当中，所有的训练数据和测试数据都是通过高斯混合模型GMM生成的：importnumpyasnpfromsklearn.mixtureimportGaussianMixtureimporttorchimportto
鹅毛在路上了·2023-06-23 14:15

机器学习基础知识笔记（一）-- 极大似然估计、高斯混合模型与EM算法

似然函数常说的概率是指给定参数后，预测即将发生的事件的可能性。拿硬币这个例子来说，我们已知一枚均匀硬币的正反面概率分别是0.5，要预测抛两次硬币，硬币都朝上的概率：H代表Head，表示头朝上p(HH|pH=0.5)=0.5*0.5=0.25.这种写法其实有点误导，后面的这个p其实是作为参数存在的，而不是一个随机变量，因此不能算作是条件概率，更靠谱的写法应该是p(HH;p=0.5)。而似然概率正好与
weixin_30279751·2023-06-18 09:22

11 GMM——高斯混合模型

文章目录11GMM——高斯混合模型11.1模型介绍11.2通过MLE估计参数11.3EM求解11GMM——高斯混合模型11.1模型介绍从几何角度来说：高斯混合模型表示：加权平均——由多个高斯分布混合叠加而成
hanhan不是很憨憨·2023-06-11 08:35

R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例|附代码数据

它们与状态空间和高斯混合模型相关，因为它们旨在估计引起观测的状态。状态是未知或“隐藏”的，并且HMM试图估计状态，类似于
·2023-06-11 00:24

任务参数化高斯混合模型（task-parameterized Gaussian mixture model，TP-GMM）

3.任务参数化高斯混合模型3.1TP-GMM3.2TP-GMM参数正则化4.扩展到任务参数化的子空间聚类5.从演示的混合模型合成运动5.1高斯混合回归5.2具有动态特征的GMM(trajectory
陈三章·2023-06-10 22:19

基于GMM的一维时序数据平滑算法

本文将介绍我们使用高斯混合模型(GMM)算法作为一维数据的平滑和去噪算法。假设我们想要在音频记录中检测一个特定的人的声音，并获得每个声音片段的时间边界。
deephub·2023-06-10 22:46

PyTorch深度学习实战 | 高斯混合模型聚类原理分析

01、问题描述为理解高斯混合模型解决聚类问题的原理，本实例采用三个一元高斯函数混合构成原始数据，再采用GMM来聚类。
TiAmo zhang·2023-04-21 13:37

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、随机上下文
a0506820fb9f·2023-04-20 10:12

利用EM算法对高斯混合模型GMM进行求解

高斯混合模型高斯混合算法GMM和大家比较熟悉的k-Means算法同属聚类算法的一种。在分类或者搜索算法中，我们对一些样本进行聚类后可以对新的数据进行分类。
亚古兽要进化·2023-04-19 01:55

GMM算法

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x由k个混合多元高斯分布组合成的混合分布生成。
lyyiangang·2023-04-18 21:28

朴素贝叶斯

常用的生成模型算法有：高斯混合模型、朴素贝叶斯分类器。生成式模型：判断一只羊是山羊还是绵羊，先根据山羊的特征
Zhang_JunJ·2023-04-14 21:38

python 3.8 yolov5 烟火检测配置

动态检测对多帧图像采用高斯混合模型或者光流法进行检测。但这些方法对火焰检测效果好，但对于烟雾检测效果差。原因是烟雾颜色、形状种类很多，运动速度缓慢。所以采用深度学习的方法进行检测。
ZhuoJieTech·2023-04-08 20:29

机器学习---聚类算法

确认安装有scikit-learn库2、使用make_classification()建立数据集3、使用模型进行分类头文件汇总亲和力传播聚合聚类BIRCH聚类DBSCAN【本人的毕业设计系统中有用到】K-均值高斯混合模型
轩轩馒头铺·2023-04-05 02:05

【机器学习自学笔记6】高斯混合模型(GMM)

而高斯混合模型，则是通过多个高斯分布的叠加，实现对数据集的拟合。
Koorye·2023-04-02 21:31

高斯混合模型 GMM 的详细解释

高斯混合模型（后面本文中将使用他的缩写GMM）听起来很复杂，其实他的工作原理和KMeans非常相似，你甚至可以认为它是KMeans的概率版本。
deephub·2023-03-31 02:39

高斯混合模型（Gaussian mixture model）

简单介绍算法大鉴赏：高斯混合模型（Gaussianmixturemodel）-知乎(zhihu.com)与k均值区别最佳聚类实践：高斯混合模型（GMM）-知乎(zhihu.com)GMM不需要对数据做标准化处理
遥远的清平湾·2023-03-17 18:39

神经网络怎么解决过拟合,解决神经网络过拟合

为此针对于第一个问题，神经网络的过拟合与支持向量机、高斯混合模型等建模方法的过拟合类似，表现为针对于训练数据集的建模效果很好，而对于测试数据集的建模效果很差，因为过于强大的学习能力是的预测模型中的噪声将有用信息湮没了
「已注销」·2023-03-14 07:11

EM算法（1）

EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型（Gaussianmixturemodel，简称GMM）的参数；隐式马尔科夫算法（HMM）、LDA主题模型的变分推断等等
蔷北·2023-03-13 23:27

分类

生成模型：隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型GMM、LDA等。
帅气的三少爷·2023-03-11 13:45

Halcon 图像分类-MLP分类器使用

Halcon图像分类学习内容：（1）基于神经网络的多层感知器MLP分类器（2）基于支持向量机的SVM分类器（3）基于高斯混合模型的GMM分类器（4）基于K-NN分类器本章学习目标：1.了解图像分类的一般流程
火星wen·2023-03-09 21:39

机器学习笔记之谱聚类(一)k-Means聚类算法介绍

机器学习笔记之谱聚类——K-Means聚类算法介绍引言回顾：高斯混合模型聚类任务基本介绍距离计算k-Means\text{k-Means}k-Means算法介绍k-Means\text{k-Means}
静静的喝酒·2023-02-22 07:08

GAN笔记

我们现在有的generator生成的分布可以假设为PG(x;θ)，这是一个由θ控制的分布，θ是这个分布的参数（如果是高斯混合模型，那么θ就是每个高斯分布的平均值和方差）假设我们在真实分布中取出一些数
HAN_望向·2023-02-07 02:17
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