高斯混合模型GMM

机器学习实战：Python基于EM期望最大化进行参数估计（十五）

文章目录1.前言1.1EM的介绍1.2EM的应用场景2.高斯混合模型估计2.1导入函数2.2创建数据2.3初始化2.4ExpectationStep2.5Maximizationstep2.6循环迭代可视化
Bioinfo Guy·2023-08-28 23:07

【 Python 全栈开发 - 人工智能篇 - 45 】集成算法与聚类算法

1.2.1Bagging1.2.2Boosting1.2.2.1AdaBoost1.2.2.2GBDT1.2.2.3XgBoost1.2.3Stacking二、聚类算法2.1概念2.2常用聚类算法2.2.1K-means2.2.2层次聚类2.2.3DBSCAN算法2.2.4AP聚类算法2.2.5高斯混合模型聚类算法一
书某人.py·2023-08-28 11:03

EM算法在二维高斯混合模型参数估计中的应用

高斯混合模型高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型：其中，是系数，，；是高斯分布密度，，称为第k个分模型。
韩明宇·2023-08-27 15:38

Opencv图像分割 -- GMM（高斯混合模型）方法

一、高斯混合模型高斯混合模型（GaussianMixtureModel）通常简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类法，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
焦糖甜饼~·2023-08-27 15:08

基于GMM的一维时序数据平滑算法

本文将介绍我们使用高斯混合模型(GMM)算法作为一维数据的平滑和去噪算法。假设我们想要在音频记录中检测一个特定的人的声音，并获得每个声音片段的时间边界。
·2023-08-27 10:05

EM算法估计beta混合模型参数

当得到一批数据的normalisedloss{li∈[0,1]}i=1n\{l_i\in[0,1]\}_{i=1}^n{li∈[0,1]}i=1n之后，用beta混合模型（BMM）拟合两个峰，此前的一篇[3]是用高斯混合模型
HackerTom·2023-08-24 20:03

机器视觉之背景扣除

OpenCV提供了许多用于背景扣除的函数和方法，其中最常用的是基于高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）的背景扣除方法。
奋进的大脑袋·2023-08-21 17:05

图像去雨-雨线清除-图像处理-（计算机作业附代码）

然而，传统方法如高斯混合模型和字典学习方法耗时，并且无法很好地处理受到严重雨滴影响的图像块。算法通过考虑雨滴条状特性和角度分布，这个问题可以得到很好的解决。
阿利同学·2023-08-20 01:35

基于MFCC特征提取和GMM训练的语音信号识别matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1MFCC特征提取4.2GaussianMixtureModel（GMM）4.3.实现过程4.4应用领域5.算法完整程序工程
简简单单做算法·2023-08-17 08:14

第五讲 GMM-HMM模型学习笔记

目录1.基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统a.训练（前向后向训练/Viterbi训练）b.解码2.基于单音素的GMM-HMM语音识别系统a.音素/词典b.训练c.解码3.基于三音素的GMM-HMM语音识别系统
handsomeMB·2023-08-11 10:20

第三讲 GMM以及EM算法学习笔记

目录1.潜变量模型的学习2.K-Means聚类模型3.GMM模型和参数的估计**4.EM算法**5.总结6.作业代码1.潜变量模型的学习 日常生活中，我们能够直接观测到的变量叫做观测变量。 
handsomeMB·2023-08-11 10:50

Open3D 进阶（4）高斯混合点云聚类

一、算法原理1、原理概述  高斯混合聚类(GMM)算法假设数据点是由一个或多个高斯分布生成的，并通过最大似然估计的方法来估计每个簇的高斯分布的参数，可以用来对数据进行分类。
点云侠·2023-08-08 10:27

KMeans算法与GMM混合高斯聚类

一、K-MeansK-Means是GMM的特例（硬聚类，基于原型的聚类）。假设多元高斯分布的协方差为0，方差相同。K-Means算法思想对于给定的样本集，按照样本间的距离，将样本集划分为K个簇。
qw_6918966011·2023-08-07 17:54

【CNN-BiLSTM-attention】基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法（Python&matlab代码实现）

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2运行结果2.1Python2.2Matlab3参考文献4Matlab代码、数据、文章讲解1概述文献来源：摘要：对任意来流条件下的风电场发电功率进行准确预测,是提高电网对风电接纳能力的有效措施。针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基
然哥依旧·2023-08-07 07:00

机器学习：混合高斯聚类GMM（求聚类标签）+PCA降维（3维降2维）习题

使用混合高斯模型GMM，计算如下数据点的聚类过程：Data=np.array([1,2,6,7])均值初值为:μ1,μ2=1,5权重初值为:w1,w2=0.5,0.5方差:std1,std2=1,1K=
supeerzdj·2023-08-06 12:59

【CNN-BiLSTM-attention】基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法（Python&matlab代码实现）

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2运行结果2.1Python2.2Matlab3参考文献4Matlab代码、数据、文章讲解1概述文献来源：摘要：对任意来流条件下的风电场发电功率进行准确预测,是提高电网对风电接纳能力的有效措施。针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基
长安程序猿·2023-07-31 08:12

【MATLAB第61期】基于MATLAB的GMM高斯混合模型回归数据预测

【MATLAB第61期】基于MATLAB的GMM高斯混合模型回归数据预测高斯混合模型GMM广泛应用于数据挖掘、模式识别、机器学习和统计分析。其中，它们的参数通常由最大似然和EM算法确定。
随风飘摇的土木狗·2023-07-29 13:01

AI大语音（十）——N-gram语言模型（深度解析）

上一专题搭建了一套GMM-HMM系统，来识别连续0123456789的英文语音。但若不是仅针对数字，而是所有普通词汇，可能达到十几万个词，解码过程将非常复杂，识别结果组合太多，识别结果不会理想。
AI大道理·2023-07-29 01:57

【语音识别】- 声学，词汇和语言模型

在上一篇文章中，我们学习了HMM和GMM的基础知识。现在
无水先生·2023-07-29 01:55

点集配准—CPD(Coherent Point Drift) （附python代码）

CPD算法的核心思想是将一个点集看作是由一个概率密度函数生成的样本，然后用高斯混合模型来描述这个概率密度函数，从而实现点云对齐。
点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2023-07-28 13:13

【NLP】语音识别 — GMM， HMM

一、说明在语音识别的深度学习（DL）时代之前，HMM和GMM是语音识别的两项必学技术。现在，有将HMM与深度学习相结合的混合系统，并且有些系统是免费的HMM。我们现在有更多的设计选择。
无水先生·2023-07-28 05:46

kaldi 源码分析(十) - gmm-init-mono.c分析

一直没有搞明白hmm-gmm之间是通过什么联系起来的，花了些时间查代码，看到最直观联系的就是gmm-init-mono工具。
走在成长的道路上·2023-07-26 01:52

基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法（Python&matlab代码实现）

针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基于高斯混合模型(GMM)聚类的风电场短期功率预测方法。方法结合数据分布特征,利用GMM聚类将大型风电场划分为若干机组群,借助贝叶
然哥依旧·2023-07-25 13:16

stata面板数据gmm回归_12短动态面板数据模型1-差分GMM估计-Stata软件操作教程

教程列表：4固定效应变截距面板数据模型Stata软件操作教程7Hausman固定效应随机效应检验-面板数据模型Stata软件操作教程3混合面板数据模型-Stata软件操作教程1数据输入-面板数据模型Stata软件操作教程8面板单位根LLC、IPS检验1-Stata软件操作教程8面板单位根检验2-Stata软件操作教程9变系数面板数据模型1-Stata软件操作教程9变系数面板数据模型2-Stata软
卖家胖蝌蚪·2023-07-24 21:00

stata面板数据gmm回归_12短动态面板数据模型2-系统GMM估计-Stata软件操作教程

教程列表：4固定效应变截距面板数据模型Stata软件操作教程7Hausman固定效应随机效应检验-面板数据模型Stata软件操作教程3混合面板数据模型-Stata软件操作教程1数据输入-面板数据模型Stata软件操作教程8面板单位根LLC、IPS检验1-Stata软件操作教程8面板单位根检验2-Stata软件操作教程9变系数面板数据模型1-Stata软件操作教程9变系数面板数据模型2-Stata软
weixin_39974400·2023-07-24 21:00

python开发halcon视觉_Halcon视觉检测——使用分类器分类

Halcon中常用的分类器有GMM(高斯混合模型)、NeuralNets(神经网络)、SVM(支持向量机)等。一般应付常见的分类问题，这些就足够了。
in whitney·2023-07-22 09:53

基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法（Python&matlab代码实现）

针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基于高斯混合模型(GMM)聚类的风电场短期功率预测方法。方法结合数据分布特征,利用GMM聚类将大型风电场划分为若干机组群,借助贝叶
数学建模与科研·2023-07-20 20:21

机器学习笔记之变分自编码器(一)模型表示

机器学习笔记之变分自编码器——模型表示引言回顾：高斯混合模型变分自编码器——概率图视角介绍总结引言本节将介绍变分自编码器(VariationalAutoEncoder,VAE)。
静静的喝酒·2023-07-16 15:18

时序预测 | Matlab+Python实现基于高斯混合模型聚类结合CNN-BiLSTM-Attention的风电场短期功率预测

时序预测|Matlab+Python实现基于高斯混合模型聚类结合CNN-BiLSTM-Attention的风电场短期功率预测目录时序预测|Matlab+Python实现基于高斯混合模型聚类结合CNN-BiLSTM-Attention
机器学习之心·2023-07-15 15:33

基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法（Python&matlab代码实现）

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2运行结果2.1Python2.2Matlab3参考文献4Matlab代码、数据、文章讲解1概述文献来源：摘要：对任意来流条件下的风电场发电功率进行准确预测,是提高电网对风电接纳能力的有效措施。针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基
程序猿鑫·2023-07-14 01:04

深度学习基础——通过PyTorch构建神经网络实现1维/2维序列分类

在该例子当中，所有的训练数据和测试数据都是通过高斯混合模型GMM生成的：importnumpyasnpfromsklearn.mixtureimportGaussianMixtureimporttorchimportto
鹅毛在路上了·2023-06-23 14:15

学习Kaldi：中文Aishell项目（上）

完整的AiShell例子包含GMM-HMM和神经网络
陈闽ChenMin·2023-06-20 07:15

机器学习基础知识笔记（一）-- 极大似然估计、高斯混合模型与EM算法

似然函数常说的概率是指给定参数后，预测即将发生的事件的可能性。拿硬币这个例子来说，我们已知一枚均匀硬币的正反面概率分别是0.5，要预测抛两次硬币，硬币都朝上的概率：H代表Head，表示头朝上p(HH|pH=0.5)=0.5*0.5=0.25.这种写法其实有点误导，后面的这个p其实是作为参数存在的，而不是一个随机变量，因此不能算作是条件概率，更靠谱的写法应该是p(HH;p=0.5)。而似然概率正好与
weixin_30279751·2023-06-18 09:22

11 GMM——高斯混合模型

文章目录11GMM——高斯混合模型11.1模型介绍11.2通过MLE估计参数11.3EM求解11GMM——高斯混合模型11.1模型介绍从几何角度来说：高斯混合模型表示：加权平均——由多个高斯分布混合叠加而成
hanhan不是很憨憨·2023-06-11 08:35

R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例|附代码数据

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
·2023-06-11 00:24

动态gmm模型学习笔记1-数据类型

学习来源：横截面数据、时间序列数据、面板数据_CWS_chen的博客-CSDN博客_截面数据从时空维度来看，可以将计量经济学中应用的数据氛围三类：横截面数据(cross-sectionaldata)、时间序列数据(time-seriesdata)、面板数据(paneldata)或纵向数据(longitudinaldata)1.横截面数据(cross-sectionaldata)指在某一时点收集的不
拖延症抗争实录·2023-06-11 00:47

任务参数化高斯混合模型（task-parameterized Gaussian mixture model，TP-GMM）

3.任务参数化高斯混合模型3.1TP-GMM3.2TP-GMM参数正则化4.扩展到任务参数化的子空间聚类5.从演示的混合模型合成运动5.1高斯混合回归5.2具有动态特征的GMM(trajectory
陈三章·2023-06-10 22:19

基于GMM的一维时序数据平滑算法

本文将介绍我们使用高斯混合模型(GMM)算法作为一维数据的平滑和去噪算法。假设我们想要在音频记录中检测一个特定的人的声音，并获得每个声音片段的时间边界。
deephub·2023-06-10 22:46

利用kmeans或kshape聚类分析对归一化的无量纲时间-降雨序列进行聚类

聚类算法有许多种，常见的有K-means、层次聚类、DBSCAN、GMM等。K-means算法的原理是：首先随机选择K个初
全栈若城·2023-06-07 16:56

PyTorch深度学习实战 | 高斯混合模型聚类原理分析

01、问题描述为理解高斯混合模型解决聚类问题的原理，本实例采用三个一元高斯函数混合构成原始数据，再采用GMM来聚类。
TiAmo zhang·2023-04-21 13:37

朴素贝叶斯

常见的基于生成模型算法有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
a0506820fb9f·2023-04-20 10:12

利用EM算法对高斯混合模型GMM进行求解

高斯混合模型高斯混合算法GMM和大家比较熟悉的k-Means算法同属聚类算法的一种。在分类或者搜索算法中，我们对一些样本进行聚类后可以对新的数据进行分类。
亚古兽要进化·2023-04-19 01:55

GMM算法

高斯混合模型聚类(GaussianMixtureMode，GMM)高斯混合模型是一种概率式的聚类方法，它假定所有的数据样本x由k个混合多元高斯分布组合成的混合分布生成。
lyyiangang·2023-04-18 21:28

stata外部命令大全（包含面板门槛、系统GMM、空间计量、Pvar、中介效应等）

1、数据来源：自主整理2、时间跨度：无3、区域范围：无4、指标说明：该些外部命令包含面板门槛、系统GMM、空间计量、pvar、中介效应等涵盖全部以下是部分命令截图：空间计量：系统GMM（动态广义矩估计）
samLi0620·2023-04-15 23:58

朴素贝叶斯

常用的生成模型算法有：高斯混合模型、朴素贝叶斯分类器。生成式模型：判断一只羊是山羊还是绵羊，先根据山羊的特征
Zhang_JunJ·2023-04-14 21:38

Kaldi 安装与简介

Kaldi是一个强大的语音识别工具包，目前支持GMM-HMM,DNN-HMM等多种语音识别模型的训练和预测。
乘瓠散人·2023-04-09 23:51

python 3.8 yolov5 烟火检测配置

动态检测对多帧图像采用高斯混合模型或者光流法进行检测。但这些方法对火焰检测效果好，但对于烟雾检测效果差。原因是烟雾颜色、形状种类很多，运动速度缓慢。所以采用深度学习的方法进行检测。
ZhuoJieTech·2023-04-08 20:29

详解高斯混合聚类(GMM)算法原理

详解高斯混合聚类(GMM)算法原理摘要：高斯混合聚类(GMM)是一种聚类算法，可以用来对数据进行分类。
babyai997·2023-04-08 18:17

终端从SA handover到 LTE有哪些TAU类型？

不同的切换场景会有不同的TAU类型，具体参考3GPPspec24.301终端从SA切到LTE，触发TAU，类型是CombinedTA/LAupdatingwithIMSIattach关键Log[MS->NW]5GMM_REGISTRATION_REQUEST
我想我思·2023-04-07 18:13

【移远】EC200U AT指令

串行接口控制命令三、状态控制命令四、SIM卡相关命令五、网络服务命令六、电话簿命令七、短消息服务命令八、数据包域命令九、硬件相关命令十、缩写术语一、通用命令ATI显示产品标识信息AT+GMI索取制造商识别码AT+GMM
hello_world^_^·2023-04-07 09:38
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