高斯混合模型GMM

机器学习实战笔记5——线性判别分析

任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、

绍少阿·2024-09-12 20:32

颜色识别基于高斯混合模型（GMM）的查找表分类器（LUT）

文章目录create_class_gmm创建高斯混合模型（GMM）以进行分类任务add_samples_image_class_gmm提取训练样本，并将其添加到高斯混合模型(GMM)的训练数据集中train_class_gmm

吃个糖糖·2024-09-07 18:27

老子的“道可道”和孔子的“朝闻道夕死可矣”的道指的是什么？

一方面是可以用数学公式表示出来的规律（比如万有引力公式：F＝GmM/r^2），另外一方面是只能用文字或语言归纳的道理，比

儒家哲学·2024-02-20 08:06

高斯混合模型聚类（GMM）matlab实现

GaussianMixtureModel，就是假设数据服从MixtureGaussianDistribution，换句话说，数据可以看作是从数个GaussianDistribution中生成出来的。实际上，我们在K-means和K-medoids两篇文章中用到的那个例子就是由三个Gaussian分布从随机选取出来的。实际上，从中心极限定理可以看出，Gaussian分布（也叫做正态(Normal)分

唐维康·2024-02-19 21:08

K-means（K均值聚类算法）算法笔记

事实上，大家都知道K-means是怎么算的，但实际上，它是GMM（高斯混合模型）的一个特例，其而GMM是基于EM算法得来的，所以本文，将对K-means算法的算法思想进行分析。

Longlongaaago·2024-02-15 07:07

学习笔记GMM（其三）

天鹰（中南财大——博士研究生）E-mail:[[email protected]]在通过前两期对广义矩估计GMM基本理论了解的基础上，下面要做的就是如何在STATA中实现操作。

天鹰_2019·2024-02-10 06:02

白铁时代 —— （监督学习）原理推导

&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化1.5感知机&SVM感知机SVM线性可分SVM线性不可分SVM对偶优化问题&非线性SVM序列最小优化算法SMO1.7概率图模型EM算法EM算法的导出和流程应用举例：高斯混合模型

人生简洁之道·2024-02-03 07:46

2000-2022年上市公司全要素生产率测算GMM法（含原始数据+测算代码do文档+计算结果）

2000-2022年上市公司全要素生产率测算GMM法（含原始数据+测算代码do文档+计算结果）1、时间：2000-2022年2、范围：上市公司3、指标：证券代码、证券简称、统计截止日期、固定资产净额、year

m0_71334485·2024-02-01 21:31

大数据期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析

MLE）Jensen不等式二、基础数学原理条件概率与联合概率似然函数Kullback-Leibler散度贝叶斯推断三、EM算法的核心思想期望（E）步骤最大化（M）步骤Q函数与辅助函数收敛性四、EM算法与高斯混合模型

星川皆无恙·2024-01-28 23:22

FAIR-Wave2Vec 2.0模型介绍

相较于传统的GMM-HMM模型，DNN能够更好地捕捉复杂的语音模式。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的应用：CNN在声学建模上显示出优势，能够捕获局部特征；而

科学禅道·2024-01-26 00:26

动态面板数据模型及Eviews实现

参数估计方法GMM广义矩估计数据准备1998-2017年中国30个省数据因变量：afdi自变量：ageopenlaborEviews实现！

多美丽·2024-01-21 23:57

人工智能知识

11语音处理语音识别系统框架：特征提取（mfcc、傅立叶）->声学模型（高斯混合）->语言模型->解码搜索特征提取：梅尔频率倒谱系数、傅里叶变换声学模型：高斯混合模型-隐马尔可夫模型14多智能体系统自主性

奥利奥利奥利奥·2024-01-20 09:46

sample 算子_Halcon算子解释 - osc_poeqd6cw的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...

请访问重码网,网址:http://www.211code.comChapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm

weixin_39791322·2024-01-16 21:51

HALCON算子函数总结（上）

算子函数——Chapter1:Classification**Chapter_1_:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm

逆风路途·2024-01-16 21:20

工智能基础知识总结--聚类算法

高斯混合聚类（GMM）GMM在EM算法一节介绍。下面K-Means的推导也会用到GMM。K均值聚类（K

北航程序员小C·2024-01-14 09:53

【非监督学习 02】高斯混合模型

高斯混合模型（GuassianMixedModel,GMM）也是一种常见的聚类算法，与K均值算法类似，同样使用了EM算法进行迭代计算。

一碗姜汤·2024-01-14 07:45

EM算法和VAE的学习笔记

文章目录摘要EM算法流程EM算法对GMM的参数估计EM算法的证明EM算法的另一种理解VAE参考文献摘要这是我学习EM算法（Expectation-MaximizationAlgorithm）和VAE（VariationalAuto-Encoder

瓴龍·2024-01-11 04:08

【机器学习】循环神经网络（四）-应用

五、应用-语音识别5.1语音识别问题详述语音识别的经典方法GMM+HMM框架5.2深度模型详述DNN-HMM结构循环神经网络与CTC技术结构用于语音识别问题六、自然语言处理RNN-LM建模方法6.1中文分词

十年一梦实验室·2024-01-09 11:36

图像分割-Grabcut法(C#)

在实现中，GrabCut算法通常需要使用高斯混合模型(GMM)来建立前景和背景的概率分布，以便更好的估计像素的标签。同时，还需要考虑如何处理边界处的像素，以避免

VB.Net·2024-01-05 12:31

图像分割-Grabcut法

在实现中，GrabCut算法通常需要使用高斯混合模型(GMM)来建立前景和背景的概率分布，以便更好的估计像素的标签。同时，还需要考虑如何处理边界处的像素

VB.Net·2024-01-05 12:29

超详细EM算法举例及推导

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

老实人小李·2024-01-04 21:33

EM算法及公式推导

比如在高斯混合模型中，隐变量是一维离散的变量。12......k......其中均是待估计参数，

XI-C-Li·2024-01-04 21:02

GMM 模型与EM算法求解详细推导

1.高斯模型与高维高斯模型介绍高斯模型也就是正态分布模型，该模型最早可见于我们的高中数学教材中。闻其名知其意，正态分布是自然界中普遍存在的一种分布。比如，考试成绩，人的智力水平等等。都是大致呈现为正态分布。其概率密度函数为其中参数为μ,σ2，都是一维标量。对于高维高斯模型，与一维类似，只是自变量变成了多维，是一个向量。其概率密度函数为其中参数为μ,Σ,μ是向量，Σ是协方差矩阵，是个对称阵。2.高斯

请痛捶我·2024-01-04 21:02

【数据不完整？用EM算法填补缺失】期望值最大化 EM 算法：睹始知终

期望值最大化算法EM：睹始知终算法思想算法推导算法流程E步骤：期望M步骤：最大化陷入局部最优的原因算法应用高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）问题描述输入输出Python代码实现算法思想期望值最大化方法

Debroon·2024-01-03 10:50

OpenCV | 背景建模

然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM

squirrel快乐敲码·2024-01-03 08:24

无监督学习(下)

1.高斯混合模型(GMM)(1)简单概念高斯混合模型是一种概率模型，它假定实例是由多个参数未知的高斯分布的混合生成的。从单个高斯分布生成的所有实例都形成一个集群，通常看起来像一个椭圆。

歌者文明·2024-01-01 07:15

VAE变分自编码器原理推导+Python代码实现

2、引入2.1、高斯混合模型生成模型，可以简单的理解为生成数据(不止，但我们暂且就这么理解它)\boxed{(不止，但我们暂且就这么理解它)}(不止，但我们暂且就这么理解它)。

篝火者2312·2024-01-01 04:51

stata F值缺失_stata面板数据回归操作之GMM

新手面板数据回归之GMM的stata操作步骤广义矩估计（GeneralizedMethodofMoments即GMM）原理就是回归！就是一种高级点的回归！我也是新手，也有很多不太懂的地方。

weixin_39614637·2023-12-29 19:02

2020.9.15丨Chip-seq结果可视化之peak检测（上）

macs2运行参数macs2callpeak-tK1_ChIPed_S1_L007_R1.bam-cK1_Input_S5_L007_R1.bam-fBAM-gmm-nK1-B-q0.01-t-c实验组和对照组结果

穆易青·2023-12-29 19:43

stata面板数据gmm回归_STATA面板数据回归解读.ppt

STATA面板数据回归解读STATA在实证研究中的应用刘永东中国科学院农业政策研究中心OutlineSTATA数据分析基础软件名称最新版本安装文件大小SAS9.1.33GSPSS15.01CDStata10.094MGAUSS8.025M计量经济学专用Limdep/Nlogit9.0/4.03MShazam10.090MEviews6.0100MWinrat6.021MTSP5.0Rfree30M

weixin_39693438·2023-12-28 12:06

模式识别与机器学习-无监督学习-聚类

无监督学习-聚类监督学习&无监督学习K-meansK-means聚类的优点：K-means的局限性：解决方案：高斯混合模型（GaussianMixtureModels，GMM）多维高斯分布的概率密度函数

Kilig*·2023-12-28 11:29

【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类

【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5密度聚类密度聚类亦

不牌不改·2023-12-22 15:40

机器学习：手撕 EM 算法

常见的需要EM求解的模型有GMM，HMM。甚至K-mean的迭代过程，也是EM的一个特例。本文尝试说明EM算法的基本原理，以及它在几个不同模型上的应用。

三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:31

一网打尽目前常用的聚类方法，详细介绍了每一种聚类方法的基本概念、优点、缺点！！

K-MeansClustering)2.层次聚类(HierarchicalClustering)3.DBSCAN聚类(DBSCANClustering)4.谱聚类(SpectralClustering)5.高斯混合模型

小桥流水---人工智能·2023-12-19 08:06

高斯分布、高斯混合模型、EM算法详细介绍及其原理详解

树详细介绍及其原理详解朴素贝叶斯算法和拉普拉斯平滑详细介绍及其原理详解决策树算法和CART决策树算法详细介绍及其原理详解线性回归算法和逻辑斯谛回归算法详细介绍及其原理详解硬间隔支持向量机算法、软间隔支持向量机算法、非线性支持向量机算法详细介绍及其原理详解高斯分布、高斯混合模型

IronmanJay·2023-12-18 06:47

机器学习---使用 EM 算法来进行高斯混合模型的聚类

1.指定k个高斯分布參数导包importmathimportcopyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltisdebug=False全局变量isdebug可以用来控制是否打印调试信息。当isdebug为True时，代码中的一些调试信息将被打印出来，方便进行调试。初始化：defini_data(Sigma,Mu1,Mu2,k,N):globalXglo

三月七꧁ ꧂·2023-12-06 11:48

运动目标检测跟踪主流算法

运动目标跟踪主流算法大致分类不全，需要慢慢补充一．运动目标检测（一）背景差1.帧差2.GMM等背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标

loadstar_kun·2023-11-29 12:08

Grabcut算法在图片分割中的应用

主要需要如下知识：k均值聚类、高斯混合模型建模(GMM)、maxf

视图猿人·2023-11-27 13:59

opencv小案例 --- 证件照背景替换

采用GMM分割也可以。

焦糖甜饼~·2023-11-27 09:14

（三十七）论文阅读 | 目标检测之PAA

论文基于高斯混合模型，提出将Anchor{\rmAnchor}Anchor的得分视为一种概率。同时，Anchor{\rmAnchor}Anchor质量的

zhangts20·2023-11-26 05:48

NUAA模式识别实验报告

模式识别实验报告题目一实现至少一个无监督算法：K-均值、ISOData算法、GMM算法等等。并通过数据集实验讨论其性能。可直接使用他人开源代码。任意自选数据集。

阿迪不想上班·2023-11-24 06:30

传统语音识别GMM和HMM理论

语音信号来源：计算机中采用PCM编码按时间序列保存的一连串数据。一般为.wav文件，可以通过各种录音软件录制，录制是包括三个参数：采样率fs，一般8000Hz115200Hz等；bits，即每个采样点用几个二进制保存；通道：单通道，双通道等。预处理：分帧：非平稳信号，分帧后每段看作短时平稳，即可用FFT获得频率分布。帧长的选择：一帧要包含几个周期，如帧长25ms，帧移10ms。加窗：让一帧信号的幅

BarbaraChow·2023-11-21 09:12

STFT和声谱图，梅尔频谱（Mel Bank Features）与梅尔倒谱（MFCCs）

//blog.csdn.net/qq_28006327/article/details/59129110最近小编在做ASC（AcousticSceneClassification）问题，不管是用传统的GMM

落地生根1314·2023-11-20 21:16

【文章学习系列之模型】DAGMM

文章链接代码链接模型结构深度自编码高斯混合模型（DAGMM）主要由压缩网络和评估网络两大部分组

清流自诩·2023-11-15 06:21

【目标跟踪】ECO算法论文阅读：ECO: Efficient Convolution Operators for Tracking

文章目录1.论文概要2.研究背景和动机3.相关滤波用于目标跟踪的原理4.ECO算法流程5.ECO算法创新点5.1特征降维：PCA5.2训练集简化：GMM5.3模型更新策略：间歇更新1.论文概要论文下载地址

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2023-11-14 12:18

15. 机器学习——聚类

机器学习面试题汇总与解析——聚类本章讲解知识点什么是聚类K-means聚类算法均值偏移聚类算法DBSCAN聚类算法高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）聚类层次聚类算法本专栏适合于Python已经入门的学生或人士

qq_32468785·2023-11-14 06:56

深度学习---算法岗面试题

●除了GMM-HMM，你了解深度学习在语音识别中的应用吗？

勇敢牛牛@·2023-11-14 04:44

多变量高斯分布、高斯混合模型和EM算法

多变量高斯分布先总结一些基本结论。设有随机变量组成的向量X=[X1,⋯,Xn]TX=[X1,⋯,Xn]T，均值为μ∈Rnμ∈Rn，协方差矩阵ΣΣ为对称正定nn阶矩阵。在此基础上，如果还满足概率密度函数p(x;μ,Σ)=1(2π)n2|Σ|12exp(−12(x−μ)TΣ−1(x−μ))p(x;μ,Σ)=1(2π)n2|Σ|12exp⁡(−12(x−μ)TΣ−1(x−μ))则称其满足多变量高斯分布，

immcrr·2023-11-12 07:30

RBF、GMM、FUZZY

感觉这三种方法有联系，RBF用多个加权高斯拟合值函数，GMM用多个加权高斯拟合联合分布函数，GMM的加权相比于概率更像FUZZY里的隶属度，并且FUZZY的不同规则实现的就是一定程度的聚类。

田彼南山·2023-11-09 14:22

深度学习理论知识入门【EM算法、VAE算法、GAN算法】和【RBM算法、MCMC算法、HMC算法】

目录深度学习理论知识入门首先，让我们了解第一个流程：现在，让我们看看第二个流程：EM算法GMM（高斯混合模型）深度学习理论知识入门首先，让我们了解第一个流程：EM（Expectation-Maximization

_刘文凯_·2023-11-09 05:06

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