高斯混合模型

机器学习中的数学——EM算法与高斯混合模型（GMM）

前言：期望极大（ExpectationMaximization）算法，也称EM算法，是一种迭代算法，由Dempsteret.al在1977年提出，用于含有隐变量的概率参数模型的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法作为一种数据添加算法，在近几十年得到迅速的发展，主要源于当前科学研究以及各方面实际应用中数据量越来越大的情况下，经常存在数据缺失或者不可用的的问题，这时候直接处理数据比较困难，而数据
leichangqing·2022-11-18 11:38

高斯混合模型(GMM)的EM算法求解 python实现

importnumpyasnpfromscipy.statsimportnormdefgmm_em(X,K=2,max_iter=100,epsilon=1e-4,T=5):N=len(X)print('-----EMoptimizationforGMM-----')#EM算法只能保证收敛到稳定点，不能保证收敛至极大值点#常用的办法是进行几次迭代，对结果做比较，并选择最好Mu=[]Sigma=[]
kaiusgs·2022-11-18 11:38

常用机器学习算法 [高斯混合模型 GMM]

高斯混合模型通过多个正态分布的加权和来描述一个随机变量的概率分布，概率密度函数定义为：其中x为随机向量，k为高斯分布的个数，w(i)为权重，u为高斯分布的均值向量，E为协方差矩阵。
gukedream·2022-11-18 11:07

机器学习6——EM算法与高斯混合模型GMM

前置内容Jensen不等式高斯混合模型多元高斯模型拉格朗日乘子法主要内容EM算法（Expectation-Maximization），期望-最大化。用于保证收敛到MLE（最大似然估计）。
weightOneMillion·2022-11-18 11:36

聚类中噪音的处理

改用密度聚类和高斯混合模型。基因数据去噪：对数转换可以使小于1的值变大，大于1的值变小，从而使它们关于0对称化，这种变换是否反映了一定的生物学意义。
harderharder·2022-11-18 07:00

EM算法推导

K-Means和高斯混合模型都算是EM算法使用的经典案例。EM算法包括两个主要的步骤：E步（求期望）和M步（期望最大化），以下是EM算法的手写推导过程：
X_Weizhong·2022-11-17 07:47

AI大语音（六）——混合高斯模型（GMM）（深度解析）

1GMM基础高斯混合模型（GMM）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。
AI大道理·2022-11-13 17:34

《机器学习概论》习题答案

[正确]高斯混合模型中各个分布是独立同分布
荆楚闲人·2022-11-13 11:31

【机器学习】聚类【Ⅲ】高斯混合模型讲解

【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量【机器学习】聚类【Ⅱ】原型聚类经典算法【机器学习】聚类【Ⅲ】高斯混合模型讲解【机器学习】聚类【Ⅳ】高斯混合模型数学推导【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类4.6
不牌不改·2022-11-13 11:21

机器学习--聚类算法（无监督）--高斯混合模型算法理论

初始化参数2）E-step：设隐变量的概念分布期望函数3）M-stpe：由期望函数，最大化似然函数，估计参数4）判断参数时候收敛，不收敛进行下一轮迭代（E-step与M-step）一算法概述1算法概念高斯混合模型
我是疯子喽·2022-11-13 11:49

机器学习-无监督学习-聚类：聚类方法（六）--- 用高斯混合模型（GMM）【使用最大期望值算法（EM算法）来求解】

四、GMM(高斯混合模型)聚类算法高斯混合模型（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
u013250861·2022-11-13 10:49

K-Means聚类 和 高斯混合模型(GMM)

一、K-Means聚类算法1.1原理/步骤：我们随机初始化K个起始质心。每个数据点都分配给它最近的质心。重心被重新计算为分配给各个群集的数据点的平均值。重复步骤1和2，直到触发停止标准。现在您可能想知道我们正在优化什么，通常是相似性度量方法：更精确的欧几里德距离或平方欧几里德距离。数据点被分配给最接近它们的簇，或者换句话说，该簇使该平方距离最小。1.2最佳的K值：使用K均值时，我们需要做的一件事情
我是真的菜啊啊·2022-11-13 10:16

Halcon一些功能算子

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。
machaoyu86·2022-11-12 17:04

halcon算子中文对照

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。
爱莲说ha·2022-11-12 17:04

HALCON中的算子大全（中英对照）

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hisen92·2022-11-12 17:03

Halcon算子汇总

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。
啊三石·2022-11-12 17:32

机器学习笔记之高斯混合模型(一)模型介绍

机器学习笔记之高斯混合模型——模型介绍引言高斯混合模型介绍示例介绍从几何角度观察高斯混合模型从混合模型的角度观察概率混合模型的引出从概率生成模型的角度观察高斯混合模型引言上一系列介绍了EM算法，本节将介绍第一个基于
静静的喝酒·2022-11-09 13:35

机器学习——EM算法和高斯混合模型

https://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html机器学习白板推导板书机器学习白板推导视频
chendelun·2022-11-07 17:46

图像算法五 —— EM算法

EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极广泛的用途，例如常被用用来学习：高斯混合模型（GMM）的参数；隐式马尔科夫算法（HMM）；
L☆★·2022-11-07 17:46

【浙江大学机器学习胡浩基】07 传统机器学习

目录第一节主成分分析PCAPCA的要求PCA算法流程第二节K-均值聚类(K-meanscustering)k均值聚类的优化目标函数K均值算法的流程第三节高斯混合模型高斯概率密度函数EM算法求高斯混合模型的流程第四节
南鸢北折·2022-11-07 16:30

常见的六大聚类算法

目录1.K-Means(K均值)聚类2.均值漂移聚类3.基于密度的聚类方法(DBSCAN)4.用高斯混合模型(GMM)的最大期望(EM)聚类5.凝聚层次聚类6.图团体检测(GraphCommunityDetection
睡觉特早头发特多·2022-11-06 20:01

机器学习-降维方法：PCA、KPCA、LDA、LLE、LE、t-SNE、AutoEncoder、MDS、ISOMAP、FastICA、SVD、LPP、ICA

无监督学习{化繁为简{聚类(Clustering){k-Means算法k-Means++算法密度聚类算法{DBSCAN算法密度最大值聚类算法谱聚类算法GMM(高斯混合模型)聚类算法TopicModel(
u013250861·2022-10-30 02:36

深度学习抠图——手写文本提取

全卷积自编码器来提取退化图像的字符文本（前景），并用高斯混合模型进行背景重建，最后，将字符文本和背景进行融合生成重建图像。c.进一步对该方法进行了改
浮生若梦，为欢几何耶·2022-10-27 07:57

GAN网络：JS散度与Wasserstein距离

2.5JS散度2.6Wasserstein距离1生成模型与判别模型的区别生成模型：对数据的联合分布建模，从统计角度表示数据分布与数据生成方式，收敛速度快常见生成模型有：隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型
wamg潇潇·2022-10-22 07:43

神经网络过拟合怎么解决,神经网络防止过拟合

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
wenangou·2022-10-12 13:25

基于聚类的图像分割——Python实现

文章目录0图像读取1算法实现1.1K-Means1.2FCM聚类1.3漂移均值1.4谱聚类1.5AffinityPropagation聚类1.6Birch聚类1.7DBSCAN聚类1.8高斯混合模型1.9OPTICS
西关以西（望北楼）·2022-10-10 07:56

【网络流量识别】【聚类】【二】FCM和GMM—使用聚类技术和性能比较进行网络流量异常检测

本文介绍采用高斯混合模型（GMM）和模糊C均值聚类（FCM）来进行网络流量异常检测的方法。原文来自IEEE，发表日期2013年。
昔我往矣wood·2022-09-30 07:30

【ML】高斯混合模型（GMM）

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟混合模型
Sonhhxg_柒·2022-09-27 16:54

混合高斯背景建模算法GMM

高斯混合模型介绍高斯混合模型（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
qq_1041357701·2022-09-25 18:04

鲁汶大学招募博士后研究员，利用AI/ML对太阳活动区图像进行分析和耀斑预测...

工作职责致力于开发基于神经网络和无监督学习的机器学习技术利用合作伙伴制作的高分辨率太阳图像来描述太阳活动区域的特征，以及进行太阳爆发活动的预测选择并测试多种技术，特别是使用变分自动编码器，以及自组织图和高斯混合模型等无监督技术在该项目中发挥领导作用
我爱计算机视觉·2022-09-23 18:52

学习笔记：基于GMM的语音转换

基于高斯混合模型的语音转换（VoiceconversionbasedonGassianmixturemodel）任务：把说话人A的声音转换成说话人B的声音，保持语义信息不变。
BarbaraChow·2022-09-15 22:04

概率图与随机过程：概率统计基本概念与人工智能应用之间的桥梁

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
石 溪·2022-09-10 18:44

声学机器学习:理论和应用 (Machine learning in acoustics: Theory and applications)

训练数据和测试数据2.4.交叉验证2.5.维度之咒2.6.贝叶斯机器学习3.监督学习3.1.线性回归,分类3.2.支持向量机3.3.神经网络:多层感知器4.无监督学习4.1.主成分分析4.2.最大期望和高斯混合模型
大爱助手·2022-09-09 07:42

深度自编码高斯混合模型无监督异常检测

本文提出深度自编码器高斯混合模型，从几个方面解决了上述挑战。2、相关工作：
qq_40832034·2022-09-04 07:07

Halcon 算子

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。
吴安·2022-09-01 07:26

Halcon 常用算子使用场合

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。
weixin_34107739·2022-09-01 07:18

Halcon算子解释大全

www.211code.comChapter1: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
重码网·2022-09-01 07:45

Halcon20算子中文解释

Chapter_1_: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。
WayHonor-机器视觉·2022-09-01 07:09

Halcon功能算子

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。
Zach_ZhouY·2022-09-01 07:06

HALCON 的运算符及功能-------------Chapter 1 :Classification

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。
hepan0818·2022-09-01 07:33

Halcon一些功能算子

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。
Ron&&Li·2022-09-01 07:32

无监督学习分类

目录1聚类1.1K-均值算法(K-Means)1.2层次聚类(HierarchicalClustering)1.3基于密度聚类MeanShift1.4基于密度聚类DBSCAN1.5高斯混合模型(GMM)
daoboker·2022-08-31 07:59

机器学习最易懂之EM算法详解与python实现

文章目录0、前言1、EM算法引入2、具体的EM算法3、EM算法推导3.1Jensen不等式3.2EM推导3.3EM算法的收敛性4、EM算法在高斯混合模型中的应用4.1高斯混合模型4.2混合高斯分布模型python
Elenstone·2022-08-23 15:34

【机器学习】聚类【Ⅱ】原型聚类经典算法

【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量【机器学习】聚类【Ⅱ】原型聚类经典算法【机器学习】聚类【Ⅲ】高斯混合模型讲解【机器学习】聚类【Ⅳ】高斯混合模型数学推导【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类4原型聚类原型聚类亦
不牌不改·2022-08-21 07:50

数字图像处理拓展题目——利用Matlab实现动态目标检测 二帧差法、ViBe法、高斯混合模型法，可应用于学生递东西行为检测

1.二帧差法实现动态目标检测先上效果图：利用GUI界面显示出来效果图为：实现流程1.利用matlab中的VideoReader函数读取视频流。2.帧差法：获得视频帧数，用for循环对图像每相邻两帧之间做差，得到差分后的每一帧视频图像（以二帧差法为例，此处也可采用三帧法、ViBe方法、高斯混合建模法得到动态目标检测的二值图像）。3.对差分后的图像进行二值化处理，然后填充图形区域和空洞，并进行中值滤波
诶你爱我吗·2022-08-20 07:17

高斯混合模型（GMM）

复习：1.概率密度函数，密度函数，概率分布函数和累计分布函数概率密度函数一般以大写“PDF”（ProbabilityDensityFunction），也称概率分布函数，有的时候又简称概率分布函数。而累计分布函数是概率分布函数的积分。注意区分从数学上看，累计分布函数F(x)=P(X_<这个我可不知道会不会头痛，还有那些看到难题就头痛的病人也不在讨论范围啊！）。那么医生凭什么说那个病人就是感冒呢？哦，
ancheng9197·2022-08-20 07:58

MATLAB | 如何绘制高斯混合分布分类区域及边界

slandarer.blog.csdn.net/article/details/121521677那么这篇要解决的问题就是如何绘制聚类区域与边界：1工具函数首先先把工具函数都给出一遍，之后讲解如何绘制绘制聚类区域与边界：1.1高斯混合模型聚类
slandarer·2022-08-20 07:23

算法手记整理

文章目录1、FPGrowth_频繁项挖掘2、FTRL_在线学习3、GMM高斯混合模型4、HMM_隐马尔可夫5、LightGBM6、LOF_局部异常因子7、louvain_社区挖掘8、one-classSVM9
明日韭菜·2022-08-17 07:28

Chapter 11 EM算法

3高斯混合模型（GMM模型）随机变量X是有K个高斯分布混合而成，取各个高斯分布的概率
桑之未落0208·2022-08-05 19:23

语音处理理论和应用

MFCCMFCC提取过程语音识别语音识别概念和应用语音识别现状语音识别难点语音识别任务处理流程语音合成应用场景语音合成处理流程文本分析语音信号语音信号分析方法语音信号数字化传统语音模型（GMM-HMM）高斯混合模型
C君莫笑·2022-07-11 07:31
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