高斯混合模型GMM

【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

VAE模型（详细推导+实例代码）

文章目录EM算法思路E步M步直观感觉GMM模型VAEVAE思想从GMM到VAE公式推导重参数VAE+神经网络另一个视角的VAE思想为什么引入encoder为什么要重参数噪声与重建DiscreteVAE本文会从
zipper112·2023-11-05 17:31

GMM模型与EM算法

GMM模型与EM算法-->聚类->无监督机器学习[参考]一、单个高斯分布GM的估计参数1.1高斯分布结果趋近于正态分布每次弹珠往下走的时候，碰到钉子会随机往左还是往右走，可以观测到多次随机过程结合的高斯分布的似然函数
Darren214·2023-11-03 15:12

Python机器学习实战（一）

文章目录基于逻辑回归实现乳腺癌预测基于k-近邻算法实现鸢尾花分类基于决策树实现葡萄酒分类基于朴素贝叶斯实现垃圾短信分类基于支持向量机实现葡萄酒分类基于高斯混合模型实现鸢尾花分类基于主成分分析实现鸢尾花数据降维基于奇异值分解实现图片压缩基于逻辑回归实现乳腺癌预测
数据攻城小狮子·2023-11-03 09:05

第十五章 EM期望极大算法及其推广

文章目录导读符号说明混合模型伯努利混合模型(三硬币模型)问题描述三硬币模型的EM算法1.初值2.E步3.M步初值影响p,q含义EM算法另外视角Q函数BMM的EM算法目标函数LEM算法导出高斯混合模型GMM
小酒馆燃着灯·2023-11-03 05:18

spark如何进行聚类可视化_Spark 聚类算法

MLlib中的聚类算法；目录：K-means：输入列；输出列；LatentDirichletallocation(LDA)：Bisectingk-means；GaussianMixtureModel(GMM
weixin_39851918·2023-11-01 04:43

Python 第三方模块 机器学习 Scikit-Learn模块 无监督学习2 协方差估计,流形学习,高斯混合模型

一.covariance1.简介:该模块用于对协方差进行估计2.使用(1)类:"最大似然协方差估计量"(Maximumlikelihoodcovarianceestimator):classsklearn.covariance.EmpiricalCovariance([store_precision=True,assume_centered=False])用于检测"高斯分布数据集"(Gaussia
EdVzAs·2023-10-31 02:53

python的算术运算符，算法归根结底是什么

算法归根结底是什么（个人观点，仅供参考）算法，是什么，其实就是公式，比如万有引力的经典公式F=Gmm'/r²就是一种计算力的算法。
大龄Python青年·2023-10-30 18:53

多元高斯分布/高斯过程全解析

大纲公式推导参数估计高斯分布运算高斯分布性质高斯过程（Gaussianprocess）高斯混合模型概念区分边缘分布(marginaldistribution)和联合分布概率密度函数和概率分布函数1.多元高斯分布公式推导首先我们知道一元高斯分布是
noobiee·2023-10-30 06:37

EM算法解析+代码

大纲数学基础：凸凹函数，Jensen不等式，MLEEM算法公式，收敛性HMM高斯混合模型一、数学基础1.凸函数通常在实际中，最小化的函数有几个极值，所以最优化算法得出的极值不确实是否为全局的极值，对于一些特殊的函数
noobiee·2023-10-30 06:30

机器学习（四十九）：高斯混合模型

补充一个聚类算法：高斯混合模型假设有一组需要根据它们的相似性分组到几个部分或簇中的数据点。在机器学习中，这被称为聚类。
川川菜鸟·2023-10-28 08:16

PRML第二章

2.3.1条件高斯分布2.3.2边缘高斯分布2.3.3高斯变量的贝叶斯定理2.3.4高斯分布的最大似然估计2.3.5顺序估计2.3.6高斯分布的贝叶斯推断2.3.7学生t分布2.3.8周期变量2.3.9高斯混合模型
萌新待开发·2023-10-27 12:37

聚类分析 | 聚类分析（K-means、层次聚类、密度聚类、高斯混合模型）

一、引言聚类算法是一种无监督学习方法，旨在将相似的数据点分组成为若干个簇，使得同一簇内的数据点相似度高，不同簇之间的相似度低。聚类算法在数据挖掘、模式识别、图像分析等领域具有重要应用。聚类算法的作用在于发现数据的内在结构和规律，将数据进行分组，从而帮助我们理解数据的特征和相互关系。聚类可以用于数据分析，帮助我们发现数据中的规律、异常值和离群点，以及从大量非标记的数据中提取出有用的信息。常见的聚类算
码农腾飞·2023-10-22 02:52

使用pytorch实现高斯混合模型分类器

本文是一个利用Pytorch构建高斯混合模型分类器的尝试。我们将从头开始构建高斯混合模型(GMM)。
deephub·2023-10-21 11:41

Machine Learning——sklearn系列（六）——聚类算法（2）

DBSCAN（密度聚类）5.1基础概念5.2DBSCAN算法优缺点六、AffinityPropagation（AP聚类）6.1算法描述6.2AP算法选举例子理解：七、GaussianMixturemodel（高斯混合模型
wa1tzy·2023-10-20 10:20

《统计学习方法》读书笔记——第九章 EM算法及其推广

目录写在前面本章框架EM算法EM算法在高斯混合模型中的应用EM算法的推广补充知识点高斯混合模型本章框架EM算法在进行概率模型的参数估计时，如果变量全是可以直接观测的，就可以直接用极大似然估计或贝叶斯估计
'Themis'·2023-10-19 23:53

机器学习-无监督学习之聚类

文章目录K均值聚类密度聚类（DBSCAN）层次聚类AGNES算法DIANA算法高斯混合模型聚类聚类效果的衡量指标小结K均值聚类步骤：Step1：随机选取样本作为初始均值向量。
小蒋的技术栈记录·2023-10-16 10:45

28丨EM聚类：用EM算法对王者荣耀英雄进行划分

EM算法相当于一个框架，可以采用不同的模型来进行聚类，比如GMM（高斯混合模型），或者HMM（隐马尔科夫模型）来进行聚类。HMM在
张九日zx·2023-10-10 22:15

uniform机器学习极简入门5—EM算法

上一节我们介绍了高斯混合模型（GMM），这个模型在求解的时候我们提到了EM算法，本节我们详细介绍下EM算法的基本流程，其实在KMeans中也有EM的思想，EM算法在很多概率求解中都有用到，我们也会在后续中一一提到
uniform斯坦·2023-10-09 18:26

EM算法以及GMM模型

blog.csdn.net/lin_limin/article/details/81048411最近在看晓川老（shi）师(shu)的博士论文，接触了混合高斯模型（Gaussianmixturemodel,GMM
聪聪总是太匆匆·2023-10-09 12:40

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
TechLead KrisChang·2023-10-07 11:20

人工智能需要学习哪些数学基础？AI数学基础

例如，朴素贝叶斯分类器、高斯混合模型、隐马尔可夫模型等算法都是基于概率论和统计学理论。线性代数：线性代数是
AI小菜鸡一个·2023-10-07 08:40

机器学习补差（1)：EM算法

高斯混合模型（GMM）在生成式模型中，需要求给定数据X分布的概率密度函数p(X|θ）。
天津泰达康师傅·2023-10-02 16:05

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

Open3D 进阶（11）使用GMM-Tree算法对点云配准

GMM-Tree算法一、算法原理1、主要函数2、参考文献二、代码实现三、结果展示1、点云初始位置2、配准后的位置四、测试数据本文由CSDN点云侠原创，原文链接。
点云侠·2023-09-25 12:21

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

完全没基础的学平面设计要怎么学？

wm=blog_gmm_xqtg需要提醒的是不要太专注于软件的使用以至于忽略的设计本身，这是很多初入行的朋友都会犯
那一阵风_492e·2023-09-25 00:06

动态面板案例分析

动态面板模型发展分为3个阶段，第1阶段是由ArellanoandBond(1991)提出的差分GMM(differenceGMM)，第2阶段由ArellanoandBover(1995)提出水平GMM，
spssau·2023-09-21 16:27

NLP（5）--自编码器

目录一、自编码器1、自编码器概述2、降噪自编码器二、特征分离三、自编码器的其他应用1、文本生成2、图像压缩3、异常检测四、VAE1、极大似然估计2、GSM3、GMM4、VAE的引出5、VAE一、自编码器
Struart_R·2023-09-16 05:35

Kaldi语音识别技术(六) ----- DTW和HMM-GMM

Kaldi语音识别技术(六)-----DTW和HMM-GMM文章目录Kaldi语音识别技术(六)-----DTW和HMM-GMM前言一、语音识别概况二、语音识别基本原理三、DTW（动态时间弯折）算法四、
Python-AI Xenon·2023-09-14 19:32

Kaldi语音识别技术(七) ----- 训练GMM

Kaldi语音识别技术(七)-----GMM文章目录Kaldi语音识别技术(七)-----GMM训练GMMtrain_mono.sh用于训练GMM训练GMM—生成文件训练GMM—final模型查看训练GMM—final.occs
Python-AI Xenon·2023-09-14 19:32

uniform机器学习极简入门6—聚类算法2(DBSCAN和层次聚类)

前面我们已经分别介绍了Kmeans和GMM聚类模型，下面我们再介绍两个很实用的聚类算法。
uniform斯坦·2023-09-10 19:06

一文读懂内生性问题之两阶段最小二乘法TSLS

是用于解决内生性问题的一种方法，除TSLS外还可使用GMM估计。内生变量是指与误差项相关的解释变量。对应还有一个术语叫‘外生变量’，是指与误差项不相关的解释变量。
spssau·2023-09-10 19:40

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

AISHELL2脚本参数和生成文件详解（二）

local/run_gmm.shconfignjstagegmm-stagesteps/make_mfcc.sh(原脚本是steps/make_mfcc_pitch.sh)steps/make_fbank.sh
氢离子游离·2023-09-07 23:43

2000-2021年上市公司全要素生产率数据（OLS法、OP法、LP法、GMM法、FE法）（含原始数据+计算代码+结果）

2000-2021年上市公司全要素生产率数据（OLS法、OP法、LP法、GMM法、FE法）（含原始数据+计算代码+结果）1、时间：2000-2021年2、指标：股票代码、年份、证券代码、固定资产净额、营业总收入
m0_71334485·2023-09-07 22:50

互助问答第14期：工具变量和多重共线性

对短面板数据进行GMM回归的时候，遇到两种情况：①工具变量通过了弱工具变量检验、识别不足和过度识别检验，再用DM检验的时候还是显著的；②工具变量通过了弱工具变量检验、识别不足和过度识别检验，但用DM检验的时候不是显著的
学术苑·2023-09-07 10:10

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

算法_EM算法

无监督的K-means、GMM算法，就属于包含了隐变量的例子。又如：假设有三枚硬币A、B、C，每个硬币正面出现的概率是π、p、qπ、p、q。进行如下的掷硬币实验：先掷硬币A，正面向上选B，反面
梦游的猫头鹰·2023-09-06 10:18

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
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