高斯混合模型

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

GMM（高斯混合模型）的动态背景分割

以下是GMM（高斯混合模型）的动态背景分割的实验报告以及源码，另外用到了形态学操作与多通道的处理，提升了实验结果的性能。
breeze_blows·2022-07-10 07:54

机器学习（4）——无监督学习

目录1无监督学习1.1k-均值聚类算法1.2新型传染病聚类分析1.3机器学习模型保存1.4高斯混合模型1.5层次聚类2分类模型泛化2.1数据划分有效性2.2更有效数据划分2.2.1交叉验证分离器2.2.2
WHJ226·2022-06-23 02:53

一文读懂EM期望最大化算法和一维高斯混合模型GMM

EM最大期望算法是一个数值求解似然函数极大值的迭代算法，就好像梯度下降算法是一种数值求解损失函数极小值的迭代算法一样。EM算法通常适合于随机变量依赖于另外一些不可观测的随机变量(称之为隐含变量或者中间变量)的场景。此时由于似然函数的表示形式较为复杂(含有对隐含变量的累加求和或者积分)，难以求导获取似然函数的极大值，也无法方便地应用梯度下降算法进行优化。而EM算法是一个类似梯度下降算法的迭代算法，它
Python_Ai_Road·2022-06-23 02:23

传统检测高空抛物

懒人先看:基于YOLO，RCNN系列的检测需要很多的数据集，高空抛物扔下去的东西层出不穷，若是楼层更高，扔下去的物体小之又小，是很难检测到的所以采用了高斯混合模型的方法这次呢捕捉的画面更灵敏，一个像素点的移动都会被框进去基本的代码已放出
我变成了柴犬·2022-06-11 07:29

【一个作业】利用高斯混合模型、谱聚类法和DBSCAN进行多维数据聚类

本文目录聚类模型高斯混合模型GMM谱聚类密度聚类DBSCAN聚类效果的指标实例：雷达信号分选内容代码结果参考聚类模型聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。
邓哈哈哈哈·2022-06-01 18:18

R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例

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，类似于无监督聚类过程。视频：R语言中的隐马尔可夫HMM模型
·2022-05-25 16:53

深度学习简介

深度学习是相对于简单学习而言的，目前多数分类、回归等学习算法都属于简单学习或者浅层结构，浅层结构通常只包含1层或2层的非线性特征转换层，典型的浅层结构有高斯混合模型(GMM)、隐马尔科夫模型(HMM)、
狗小那条花·2022-05-25 02:46

Expectation Maximization Algorithm

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
1zeryu·2022-05-10 21:00

OpenCV 使用背景减法方法

https://www.w3cschool.cn/opencv/opencv-2v342ebv.html高斯混合模型https://zhuanlan.zhihu.com/p/28108751https:
包子爱跑步·2022-05-02 07:05

OpenCV基于背景减除实现行人计数

我们可以使用OpenCV提供的BackgroundSubtractorMOG2高斯混合模型，将行人从画面中分割出来，然后提取轮廓就可以统计
·2022-04-14 19:28

机器学习算法（二十九）：高斯混合模型（Gaussian Mixed Model，GMM）

目录1混合模型（MixtureModel）2高斯模型2.1单高斯模型2.2高斯混合模型3模型参数学习3.1单高斯模型3.2高斯混合模型4高斯混合模型与K均值算法对比1混合模型（MixtureModel）
意念回复·2022-04-11 12:17

Pytorch实现高斯混合模型GMM

Pytorch实现高斯混合模型GMM代码链接：GMM-Pytorch在数据量很大时，利用GPU进行GMM模型加速importtorchimportnumpyasnpfromsklearn.covarianceimportLedoitWolfdefeuclidean_metric_np
smiler96·2022-04-04 07:44

python图像处理实战_【Python - OpenCV】数字图像处理项目实战（三） - 运动估计

代码实践高斯混合模型背景分割，图像标记l-k光流估计理论架构基础知识汇总篇：https://blog.csdn.net/weixin_42237113/article/details/104500993API
weixin_39690097·2022-03-22 14:55

EM算法和混合高斯模型（二）

高斯混合模型顾名思义，高斯混合模型是指某一群体中含有多个高斯分布，具有如下形式的概率分布模型：αk可看作是不同第k个高斯分布的权重，代表一个数据属于第k个高斯分布的概率。高斯混合模型参数估计的EM
井底蛙蛙呱呱呱·2022-02-22 02:47

Arxiv网络科学论文摘要11篇(2020-09-03)

中模糊网络模体的工具;在网络中查找信息源：带预算的查询;异构图神经网络推荐;社会等级促进合作主导;将属性网络嵌入扩展至大型图;感性的LIAR：伪造索赔分类的扩展语料库和深度学习模型;社会接触和传染病的传播;k社区高斯混合模型中社区检测的精确恢复
ComplexLY·2022-02-13 04:03

EM算法在高斯混合模型应用的理解

定义EM算法的一个重要应用是高斯混合模型的参数估计，高斯混合模型的应用广泛，在许多情况下，EM算法是学习高斯混合模型的有效手段。
牛顿学计算机·2022-02-11 16:20

高斯混合模型(GMM)和EM算法

学号：20021110074电院姓名：梁雪玲转载自：https://blog.csdn.net/weixin_38206214/article/details/81064625?utm_medium=distribute.pc_relevant_download.none-task-blog-baidujs-2.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_r
涼淩淩·2022-02-10 15:16

隐马尔可夫模型|机器学习推导系列（十七）

一、概述1.介绍动态模型可以类比高斯混合模型这种静态模型，高斯混合模型的特点是“混合”，动态模型的特点是在“混合”的基础上加入了“时间”。
酷酷的群·2021-12-20 20:32

论文阅读“Variational Deep Embedding: A Generative Approach to Clustering”

具体来说，VaDE用高斯混合模型(GM
掉了西红柿皮_Kee·2021-12-12 08:25

高斯混合模型|机器学习推导系列（十三）

一、概述对于高斯混合模型的假设，首先来看以下两个例子。
酷酷的群·2021-12-09 12:52

GMM-HMM

需要训练的参数1.对应于混淆矩阵B的高斯混合模型参数B2.状态转移矩阵A3.A中只有对应于自环和后继的状态转移概率需要被训练，其他项全都设置为零，并且不再改变训练过程Step1：构建整个句子的HMM结构
ccaicaic·2021-11-10 13:50

机器学习基础知识点

机器学习基础知识点文章目录机器学习基础知识点监督学习回归线性回归岭回归lasso回归分类k最近邻分类朴素贝叶斯分类logistic回归支持向量机其他随机梯度下降线性判别分析决策树无监督学习聚类k均值分层次聚类谱聚类高斯混合模型降维
陆嵩·2021-10-24 14:14

【SLP·Python】基于 DTW GMM HMM 三种方法实现的语音分类识别系统

Digital-Recognition-DTW_HMM_GMM在孤立词语音识别(IsolatedWordSpeechRecognition)中，DTW，GMM和HMM是三种典型的方法：动态时间规整(DTW,DyanmicTimeWarping)高斯混合模型
Sherry-XLL·2021-08-28 17:16

高斯混合模型与EM算法图文详解

目录一、前言二、高斯混合模型(GMM)三、最大似然估计总结而言：四、EM算法五、EM算法的简单理解方式六、EM算法推导总结而言总结一、前言高斯混合模型(GaussianMixtureModel)简称GMM
·2021-08-10 17:26

使用高斯混合模型建立更精确的聚类

介绍我很喜欢研究无监督学习问题。它们为监督学习问题提供了一个完全不同的挑战，用我拥有的数据进行实验的发挥空间要比监督学习大得多。毫无疑问，机器学习领域的大多数发展和突破都发生在无监督学习领域。无监督学习中最流行的技术之一就是聚类。这是一个我们通常在机器学习的早期学习的概念，它很容易理解。我相信你曾经遇到过，甚至参与过顾客细分、购物篮分析等项目。但问题是聚类有很多方面。它并不局限于我们之前学过的基本
人工智能遇见磐创·2021-06-25 05:18

2019.1.13

这周跟着唐宇迪案例做了高斯混合模型的案例实践。复习了em算法。比较了dbscan与其他聚类算法的效果。发现dbscan基本表现比较好，对特殊形状也可以很好的分开。以及尝试了特征加强对结果的影响。
ygquincy·2021-06-23 10:09

高斯混合模型（GMM）

  最近在实际工作中用到了高斯混合模型（GaussianMixtureModel），遂写一篇笔记来整理记录相关知识点，以便复查巩固。
xingzai·2021-06-23 07:18

使用高斯混合模型建立更精确的聚类

介绍我很喜欢研究无监督学习问题。它们为监督学习问题提供了一个完全不同的挑战，用我拥有的数据进行实验的发挥空间要比监督学习大得多。毫无疑问，机器学习领域的大多数发展和突破都发生在无监督学习领域。无监督学习中最流行的技术之一就是聚类。这是一个我们通常在机器学习的早期学习的概念，它很容易理解。我相信你曾经遇到过，甚至参与过顾客细分、购物篮分析等项目。但问题是聚类有很多方面。它并不局限于我们之前学过的基本
人工智能遇见磐创·2021-06-23 00:24

Python实现DBSCAN聚类算法并样例测试

常用的算法包括K-MEANS、高斯混合模型（GaussianMixedModel，GMM）、自组织映射
·2021-06-21 20:31

Halcon函数速查表

Chapter1:分类(Classificatio)1.1高斯混合模型(GMM:Gaussian-Mixture-Models)高斯混合模型(GMM--Gaussianmixturemodel)No.函数功能
jdzhangxin·2021-06-20 12:49

93scikit-learn 机器学习入门实战--高斯混合模型

高斯混合模型高斯混合模型高斯混合模型是多个高斯概率密度函数（二维即正态分布曲线）的线性组合。
Jachin111·2021-06-11 04:38

sklearn的高斯混合模型GMM与Kmeans的实现

Scikit-learn是基于numpy和scipy的一个机器学习算法库，包含很多监督学习，非监督学习一级半监督学习的算法。同时也包括数据特征提取，数据清洗等的一些功能。从功能来分，有以下几个：分类Classification,回归Regression,聚类Clustering,维度降低DimensionalityReduction,模型选择ModelSelection和预处理Preprocess
环境与方法·2021-06-06 07:11

PRML读书笔记(4) - 高斯混合模型（GMM） 及 EM 算法

高斯混合模型的概念在PRML这本书的第9章介绍的。目前正在上的김동국教授的人工神经网络纯理论课程非常适合研究生入门机器学习。但是由于没时间讲解全部内容，教授说正式的内容在第5章结束。
caoqi95·2021-05-11 06:44

图像处理之高斯混合模型

前锋php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
往事随风009·2021-05-07 06:59

时序分析 21 高斯混合模型 （中）

时序分析22高斯混合模型（中）…接上金融时序经常呈现不平稳的状态，同时金融市场也会处于不同的阶段。例如牛市和熊市，高波动期/中波动期/低波动期。
Magic Ktwc37·2021-05-06 20:22

时序分析 20 高斯混合模型 (上)

时序分析20高斯混合模型(上)前言在时序分析中，我们经常需要对时序数据进行分段（TimeSeriesSegmentaion)，对于金融时序数据尤其如此。
Magic Ktwc37·2021-04-17 11:08

基于深度学习的点云分类方法综述 2021-2

早期的研究主要集中在用手工设计的规则提取特征，然后使用基于机器学习的分类器预测每个点的语义标签，如高斯混合模型[15
CyYu_·2021-03-22 15:57

机器学习-白板推导-系列（十一）笔记：高斯混合模型

文章目录0笔记说明1模型介绍2极大似然3EM求解3.1E-Step3.2M-Step0笔记说明来源于【机器学习】【白板推导系列】【合集1～23】，我在学习时会跟着up主一起在纸上推导，博客内容为对笔记的二次书面整理，根据自身学习需要，我可能会增加必要内容。注意：本笔记主要是为了方便自己日后复习学习，而且确实是本人亲手一个字一个公式手打，如果遇到复杂公式，由于未学习LaTeX，我会上传手写图片代替（
流动的风与雪·2021-02-19 22:46

python 使用OpenCV进行简单的人像分割与合成

使用BackgroundSubtractorMOG2进行背景分割BackgroundSubtractorMOG2是一个以高斯混合模型为基础的背景前景分割算法，混合高斯模型分布概率是K个高斯分布的和，每个高斯分布有属于自己的
·2021-02-02 11:14

最白话的语音识别入门—GMM模型

最白话的语音识别入门—GMM模型—2021-01-04前言一、高斯混合模型？二、训练思路问题1.我要用多少个高斯分布去建立高斯混合模型呢？问题2.每一个高斯分布在一个GMM中占据了多少分量？
DannyASREngineer·2021-01-04 16:00

机器学习：异常检测和高斯混合模型 Anomaly Detection

目录问题背景算法开发和评价一个异常检测系统异常检测与监督学习对比选择特征误差分析多元高斯分布使用多元高斯分布进行异常检测参考文献问题背景异常检测：假如你要进行一个飞机引擎异常检测，需要检测新生产的发动机是否正常。使用的feature为产热，震动程度等等。如下图，我们可以很直观的看出异常检测的思想：那些远离主体分布的点，我们就把它们当作异常点来处理。在蓝色圈内的数据属于该组数据的可能性较高，而越是偏
mxb1234567·2020-12-01 15:19

二维 均值方差高斯分布图 python_图像分割实战 - K均值算法（K-Means）和高斯混合模型（GMM）

1.K均值算法(K-Means)是一种无监督的聚类学习算法，它尝试找到样本数据的自然类别，分类K是由用户自己定义的，它在不需要任何其它先验知识的情况下，依据算法的迭代规则，把样本划分为K类，通过不断跌代和移动质心来完成分类。是一种硬分类的方法：即以距离为依据，离哪个点距离越近，它就应该标记为哪个编号，计算两个点之间的距离，有可能是向量(x，y)或(x，y，z)。不断的迭代，中心点不断的变换，使得逐
weixin_39956036·2020-11-23 18:11

R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例

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，类似于无监督聚类过程。视频：R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例例子在介绍HMM背后的基
拓端研究室·2020-11-02 13:49

NLP面试题汇总1（吐血整理）

概率模型：决策树、bayes、HMM、CRF、概率潜在语义分析、潜在狄利克雷分析lda、高斯混合模型（一定可以表示为联合概率分布的形式，）概率模型的代表是概率图模型，即联合概率分布由
一种tang两种味·2020-10-08 09:11

高斯混合模型(GMM)和EM算法【Python】

在GMM中使用EM算法一、高斯混合模型（GMM）1、一维高斯分布2、多维高斯分布3、高斯混合模型从几何角度来看：多个高斯分布叠加而成πk是x点属于哪个高斯分布的权重二、EM算法：是一种迭代方法E-step
Alx_2020·2020-09-17 03:06
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