高斯混合模型

机器学习中用到的概率知识_机器学习必备的概率图与随机过程

三两下就给整蒙了：概率模型、图模型还没整明白，又来了个概率图模型；高斯分布、混合模型还没弄热乎，又遭遇了高斯混合模型和高斯过程；变量分布、随机过程本来就挺难了，你还要我利用随机过程去对一个分布进行近似采样
jacksonyxu·2022-12-27 12:21

神经网络的过拟合是什么,神经网络数据拟合例题

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
阳阳2013哈哈·2022-12-27 09:13

Spark2.0机器学习系列之10： 聚类(高斯混合模型 GMM）

在Spark2.0版本中（不是基于RDDAPI的MLlib），共有四种聚类方法：（1）K-means（2）LatentDirichletallocation(LDA)（3）Bisectingk-means（二分k均值算法）（4）GaussianMixtureModel(GMM)。基于RDDAPI的MLLib中，共有六种聚类方法：（1）K-means（2）Gaussianmixture（3）Powe
千寻千梦·2022-12-26 14:46

使用高斯混合模型，对视频进行背景建模

建模方法pdf已上传帧差法由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。缺点：会引入噪音和空洞问题混合高斯模型定义对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。测试阶段，对新来的像素进行G
大庆521·2022-12-24 18:32

mcem r语言代码_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。
Shichun.Z·2022-12-24 14:45

声纹识别技术小结（1）：声纹建模技术

文章目录1.概论和流程概论流程2.核心：声纹建模2.1深度学习之前的方法高斯混合模型（GMM）高斯混合-通用背景模型（GMM-UBM）联合因子分析（JFA）+GMM-UBMi-vector2.2深度学习的方法理论间接法直接法算法
Robin_Pi·2022-12-24 10:42

混合模型简介与高斯混合模型

高斯混合模型混合模型概述Instatistics,amixturemodelisaprobabilisticmodelforrepresentingthepresenceofsubpopulationswithinanoverallpopulation
Codefmeister·2022-12-23 23:40

变分自动编码器Variational Auto-Encoding（VAE）基本原理和理解，附上python代码（包含中文注释）

VAE原理我们知道，对于生成模型而言，主流的理论模型可以分为隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型NB和高斯混合模型GMM，而VAE的理论基础就是高斯混合模型。什么是高斯混合模型呢？
爱吃鱼子酱·2022-12-22 16:12

利用Python实现高斯混合模型（GMM）

Python代码importnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.preprocessingimportNormalizerfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreclassGMM:def_
庄王·2022-12-22 15:27

随机森林模型代码_基于随机森林和深度自编码高斯混合模型的无监督入侵检测方法...

点击上方“网络空间安全学术期刊”关注我们基于随机森林和深度自编码高斯混合模型的无监督入侵检测方法胡宁,方兰婷,秦中元摘要文章针对异常检测中的网络数据量大、特征维数高、传统机器学习算法对数据标签依赖性高等问题
weixin_39530288·2022-12-22 13:15

Spark 3.0 - 14.ML 高斯混合聚类理论与实战

目录一.引言二.高斯混合模型理论1.高斯模型GM2.高斯混合模型GMM三.高斯混合模型实践1.数据准备2.模型训练3.获取多个GM四.总结一.引言前面提到的K-means是发现数据对应簇的硬聚类方法，即分配一个点其固定分配到某个簇
BIT_666·2022-12-22 10:52

[学习日志] 白板推导-概率图模型

链式法则贝叶斯法则高维困境几种简化方式假设相互独立朴素贝叶斯分类——基于独立假设马尔可夫链HMM隐马尔可夫模型条件独立性假设图有向图-贝叶斯网络无向图-马尔可夫网络/马尔可夫随机场贝叶斯网络因子分解条件独立性D划分马尔可夫毯模型举例朴素贝叶斯分类模型高斯混合模型
烫烫烫烫的若愚·2022-12-20 17:31

分类预测 | MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络分类预测(语音分类)

卷积长短期记忆神经网络分类预测(语音分类)目录分类预测|MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络分类预测(语音分类)基本描述模型结构设计过程参考资料基本描述传统的语音识别技术，主要在隐马尔可夫模型和高斯混合模型两大
机器学习之心·2022-12-20 12:29

【无标题】（c++&opencv）基于高斯混合模型的多目标追踪方法练习

参考https://blog.csdn.net/xiao__run/article/details/77478579运动目标检测部分，简单手写了一下多目标追踪存在一些问题未解决：由于检测部分并不时刻准确，导致同一物体不同时刻id会变ubuntu下opencv4（用3的话改一些cv里变量的名字即可）效果一般但多少像点样子：CmakeList.txt：cmake_minimum_required(VE
卡卡西 迈特凯·2022-12-18 12:00

【Python机器学习】模型聚类高斯混合模型GMM讲解及实战演示（附源码 超详细）

模型聚类主要包括概率模型和神经网络模型两大类，前者以高斯混合模型（GaussianMixtureM
showswoller·2022-12-18 10:27

【车辆计数】基于光流法实现车辆检测计数matlab 源码

一、简介基于matlab行驶车辆检测计数：读入待处理视频，用于色彩空间转换、检测出包含汽车运动的图像块、用高斯混合模型检测背景、对检测出的运动车辆进行框画、标注检测到车辆的个数用于显示结果。
Matlab科研辅导帮·2022-12-16 16:08

高斯混合模型（GMM）和高斯过程回归（GPR）的学习

文章目录高斯混合模型（GMM）一.概念二.建模过程高斯过程回归（GPR）一.简介1.1概念1.2算法1.3扩展算法1.4有关概念二.性质三.应用四.Python实现五.小结高斯混合模型（GMM）一.概念
张xiao张·2022-12-16 09:05

3D点云--聚类

**应用**二、GaussianMixtureModel高斯混合模型1.提出
三两_·2022-12-15 12:14

什么是判别式模型？什么是生成式模型？

常见的生成模型有朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型、高斯混合模型、文档主题生成模型（LDA）等。回归问题常
不拿大场offer不改名·2022-12-15 09:06

聚类算法及其应用

常用的算法包括K-MEANS、高斯混合模型（GaussianMixed
CAIC00513·2022-12-15 08:48

基于EM算法的参数辨识和分类识别算法matlab仿真

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
我爱C编程·2022-12-15 08:29

高斯混合模型和期望最大化的完整解释

Inthepreviousarticle,wedescribedtheBayesianframeworkforlinearregressionandhowwecanuselatentvariablestoreducemodelcomplexity.在上一篇文章中，我们描述了线性回归的贝叶斯框架以及如何使用潜变量降低模型复杂度。Inthispost,wewillexplainhowlatentvar
yuan xiong·2022-12-14 14:59

MR-GMMapping:基于高斯混合模型的通信高效多机器人映射系统

文章目录论文III.通过高斯混合模型建图（MAPPINGVIAGAUSSIANMIXTUREMODELS）IV.多机器人GMM建图（MULTI-ROBOTGMMMAPPING）A.GMM子地图建立（GMMSubmapConstruction
不懂音乐的欣赏者·2022-12-14 12:46

神经网络过拟合怎么解决,神经网络过拟合怎么办

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
普通网友·2022-12-13 19:35

matlab神经网络求解最优化,matlab神经网络拟合函数

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
普通网友·2022-12-13 19:34

关于图像和视频拼接的综述

高斯混合模型：指的是多个高
长安study·2022-12-13 15:48

gmm聚类python_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。
weixin_39925959·2022-12-13 10:47

c4.5算法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。GMM以及EM的完整python代码请看这里。
weixin_39609622·2022-12-13 09:46

【EM算法】在高斯混合模型中的应用及python示例

一、EM算法EM算法是一种迭代算法，用于含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计。设Y为观测随机变量的数据，Z为隐藏的随机变量数据，Y和Z一起称为完全数据。观测数据的似然函数为：模型参数θ的极大似然估计为：这个问题只有通过迭代求解，下面给出EM算法的迭代求解过程：step1、选择合适的参数初值θ(0)，开始迭代step2、E步，求期望。θ(i)为第i次迭代θ的估计值，在第i+1步，计算下面的Q函数
SpaceAutomation·2022-12-13 09:45

GMM高斯混合模型及EM算法(matlab和python实现)

完整代码放到了我的GitHub了，可以下载验证：GMM实现的matlab和python完整代码https://github.com/taw19960426/GMM-matlab-python一、GMM高斯混合模型
唐维康·2022-12-13 09:14

某人写的openCV学习笔记

原文地址：某人写的openCV学习笔记作者：拔剑http://blog.csdn.net/thefutureisour我的OpenCV学习笔记（25）：c++版本的高斯混合模型的源代码完全注释之前看到过
端午过后的猪·2022-12-11 01:31

目标追踪应用

高空抛物检测原理可行性局限参考高斯混合模型+SORT多目标追踪算法，滤除非向下趋势的正常活动和噪音轨迹状态有非常好的实现，值得尝试该种方案sort局限：遮挡物体容易导致IDSwitch次数很高https
蓝色橘猫·2022-12-10 15:24

EM算法

斯坦福大学机器学习——EM算法求解高斯混合模型（系列）下面主要介绍EM的整个推导过程。1.Jensen不等式回顾优化理论中的一些概念。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，，那么f是凸函数。
weixin_33739541·2022-12-10 15:05

“非监督学习”面试知识点总结-K均值+高斯混合模型+自组织映射神经网络+聚类算法评估-百面机器学习系列5

文章目录问题1：K均值聚类问题2：高斯混合模型问题3：自组织映射神经网络
八股文的搬运工·2022-12-10 07:34

GMM之隐变量

如图所示，这是一个二维的高斯混合模型，图上为很多的样本，我们以红色的样本为例。
zeronose·2022-12-09 17:15

【学习笔记】【datawhale】 - 贝叶斯分类器 - Bayes

高斯混合模型和其他混合模型、隐马尔可夫模型、随机上下文无关文法、朴素贝叶斯分类器、AODE分类器、潜在狄利克雷分配模型、受限玻尔兹曼机。
xiangshawn·2022-12-09 14:37

高斯混合模型的解释及Python实现

https://www.toutiao.com/a6698235653743706632/在机器学习领域，我们可以区分为两个主要领域:监督学习和无监督学习。两者的主要区别在于数据的性质以及处理数据的方法。聚类是一种无监督学习问题，我们希望在数据集中找到具有某些共同特征的点的聚类。假设我们有这样一个机器学习数据集:我们的工作是找到一组看起来很接近的点。在这种情况下，我们可以清楚地识别出两组点，我们将
喜欢打酱油的老鸟·2022-12-09 11:53

机器学习之高斯混合模型(GMM)及python实现

高斯混合模型高斯混合模型简介:高斯混合模型是一种无监督聚类算法，一般使用EM算法进行求解。KmeansVSGMM：Kmeans算法本质上用的也是EM算法求解的。
董蝈蝈·2022-12-09 11:53

机器学习基础专题：高斯混合模型和最大期望EM算法以及代码实现

高斯混合模型混合模型是潜变量模型的一种，是最常见的形式之一。而高斯混合模型(GaussianMixtureModels,GMM)是混合模型中最常见的一种。zzz代表该数据点是由某一个高斯分布产生的。
野营者007·2022-12-09 11:23

高斯混合模型的电磁优化算法 （matlab代码实现）

‍个人主页：研学社的博客欢迎来到本博客❤️❤️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
荔枝科研社·2022-12-08 17:24

高斯混合模型下的变分推断

大概从下面几个部分学习：1.EM算法人人都懂EM算法-知乎(zhihu.com)18分钟理解EM算法-知乎(zhihu.com)变分贝叶斯深度学习综述-知乎(zhihu.com)【未看完】(5条消息)EM算法存在的意义是什么？-知乎(zhihu.com)【八种境界，还是没坚持看完，境界不到，但是较第一次看，有些进步，下次再来】k-均值用的hardEM算法，而我们说的EM算法是softEM算法。所谓
头发是我最后的倔强·2022-12-08 12:48

边境的悍匪—机器学习实战：第九章 无监督学习任务

第九章无监督学习任务文章目录第九章无监督学习任务前言一、思维导图二、主要内容1、聚类2、高斯混合模型三、课后练习四、总结前言我们在解决实际问题的时候会遇到很多没有标签的数据，但是给实例打上标签又是一个费时费力的过程
doubleZ7·2022-12-07 10:15

HALCON算子函数——Chapter 15 : Segmentation

Chapter_15:Segmentation15.1Classification1.add_samples_image_class_gmm功能：将从图像中获取的测试样本添加到高斯混合模型的测试数据库中。
龙舞天涯·2022-12-06 07:18

K-Means(K均值)、GMM(高斯混合模型)，通俗易懂，先收藏了！

2.5K-Means优缺点及改进3.高斯混合模型(GMM)3.1GMM的思想3.2GMM与K-Means相比4.聚类算法如何评估5.代码实现1.聚类算法都是无监督学习吗?什么是聚类算法？
mantchs·2022-12-05 12:33

机器学习知识总结（百面机器学习）

图像数据不足的处理方法模型评估准确率精准率与召回率平方根误差ROC曲线距离评估A/B测试模型评估方法超参数调优过拟合和欠拟合经典算法支持向量机逻辑回归决策树降维PCA线性判别分析LDA非监督学习K均值聚类高斯混合模型自组织映射神经网络优化算法有监督学习的损失函数特征工程对原始数据进行处理
iwtbs_kevin·2022-12-04 14:55

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·2022-12-03 16:20

opencv图像分割 - 高斯混合模型（GMM）方法

1、方法概述什么是GMMGMM的数学模型高斯混合模型(GMM)高斯分布与概率密度分布-PDF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2、代码演示样本数据训练与预言：
tender羊·2022-12-03 16:48

高斯混合模型(GMM)，c++实现

最近较忙，代码先码一下，后续再更新仔细讲解Eigen是个第三方包，自己找个教程安装一下，里面的计算是根据高斯混合模型的公式推导结果写的，终止条件那里可以自己改，目前只是用次数控制的。
又又又·2022-12-03 16:16

python实现grabcut算法进行物体分割

（4)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和背
helloandreayu·2022-12-03 16:43

【Opencv】目标追踪——高斯混合模型分离算法(MOG)

文章目录1环境2效果3原理4代码1环境Python3.8.8PyCharm2021opencv-python2效果3原理  视频图像中的目标检测与跟踪，是计算机视觉的基础课题，同时具有广泛的应用价值。视觉目标(单目标)跟踪任务就是在给定某视频序列初始帧的目标大小与位置的情况下，预测后续帧中该目标的大小与位置。依照目标与摄像头之间的关系可分为两种场景的目标追踪：静态场景：目标检测相对简单，研究渐趋成
八岁爱玩耍·2022-12-02 18:48
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他