高斯混合模型GMM 第4页

GMM模型初探

audio_mqiu·2023-03-27 07:15

GMM的EM算法实现

#%%#------------------------------------#importsys,osimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportseabornassbn#%%#------------------------------------#raw_data_array=np.concatenate

菲利斯喵喵·2023-03-20 12:15

macs2---使用记录

--(base)[yangjy@GSCG01dum]$macs2callpeak-cControl.merge.rmdup.bam-tH2Aub1.merge.rmdup.bam-fBAM-B-gmm-nH2Aub1INFO

shine_9457·2023-03-20 05:15

高斯混合模型（Gaussian mixture model）

简单介绍算法大鉴赏：高斯混合模型（Gaussianmixturemodel）-知乎(zhihu.com)与k均值区别最佳聚类实践：高斯混合模型（GMM）-知乎(zhihu.com)GMM不需要对数据做标准化处理

遥远的清平湾·2023-03-17 18:39

神经网络怎么解决过拟合,解决神经网络过拟合

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

「已注销」·2023-03-14 07:11

EM算法（1）

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

蔷北·2023-03-13 23:27

分类

生成模型：隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型GMM、LDA等。

帅气的三少爷·2023-03-11 13:45

Halcon 图像分类-MLP分类器使用

Halcon图像分类学习内容：（1）基于神经网络的多层感知器MLP分类器（2）基于支持向量机的SVM分类器（3）基于高斯混合模型的GMM分类器（4）基于K-NN分类器本章学习目标：1.了解图像分类的一般流程

火星wen·2023-03-09 21:39

halcon 4种分类器（MLP,SVN,GMM,K-NN）优缺点：

HALCON分类器:1、多层神经网络(MLP)/2、支持向量机(SVM)：一种监督学习的方法，广泛用于统计分类及回归分析；/3、K-最邻近(K-NN)/4高斯混合类型(GMM)4个分类器的主要优势和劣势如下

Day Day Learning·2023-03-09 21:09

机器学习笔记之谱聚类(一)k-Means聚类算法介绍

机器学习笔记之谱聚类——K-Means聚类算法介绍引言回顾：高斯混合模型聚类任务基本介绍距离计算k-Means\text{k-Means}k-Means算法介绍k-Means\text{k-Means}

静静的喝酒·2023-02-22 07:08

GAN笔记

我们现在有的generator生成的分布可以假设为PG(x;θ)，这是一个由θ控制的分布，θ是这个分布的参数（如果是高斯混合模型，那么θ就是每个高斯分布的平均值和方差）假设我们在真实分布中取出一些数

HAN_望向·2023-02-07 02:17

2.1

谁要陪我吃火锅·2023-02-06 18:07

机器学习之期望最大化算法(Expectation Maximization, EM)

文章目录期望最大化算法(ExpectationMaximization,EM)1.基本内容2.从三硬币模型2.1问题提出2.2解决方案2.3换个角度3.到高斯混合模型（Gaussianmisturemodel

天真的和感伤的想象家·2023-02-06 15:10

聚类算法 - EM

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

dora_yip·2023-02-05 02:01

机器学习day16自组织映射神经网络

高斯混合模型计算初始随机设置各参数的值，然后重复迭代下面的步骤，直至收敛根据当前的参数，计算每个点由某各分模型生成的概率使用步骤2计算出来的概率，来改进每个模型的均值，方差和权重我们一开始不用知道K个正态分布的参数

rivrui·2023-02-04 02:45

语言处理之 mel spectrum，梅尔谱图，时域，频域

不管是用传统的GMM模型，还是用机器学习中的SVM或神经网络模型，提取声音特征都是第一步。梅尔频谱和梅尔倒谱就是使用非常广泛的声音特征形式傅里叶变换实质涉及的是频域函数和时域函数的转换。

才大难为用·2023-02-03 10:29

4 聚类 - 高斯混合聚类

shanshan302·2023-02-03 04:16

EM算法；k-means；高斯混合模型

EM算法解决的是在概率模型中含有无法观测的隐含变量情况下的参数估计问题。EM算法：选择初值foriinepoch:E步：计算期望M步：最大化K-means的核心目标是将数据集划分成K个簇，并给出每个数据对应的簇中心点。训练时给定k值，网络把数据划分为k个簇；测试时，距离那个簇的中心点最近就属于哪个类别。算法的具体步骤描述如下：随机选取k个中心foriinepoch:for每个样本：对每个样本，将其

cv-daily·2023-02-01 18:22

聚类算法比较：K-means 和高斯混合模型

算法原理K-means，K均值聚类算法假设每个cluster存在一个中心点，该cluster内的所有数据项到这个中心点的欧式距离（勾股定理的扩展：各维度差的平方求和再开方）都小于到其他cluster中心点的距离。算法的任务就是找出这些cluster的中心点。K-means算法先随机选取K（唯一的算法参数）个点作为中心点，然后通过计算欧式距离来给所有数据项归类。归类之后使用平均值算法（mean）重新

weixin_34411563·2023-02-01 18:52

K-means，高斯混合模型及其EM步骤详解

作为机器学习算法的一员，不同于SVMs（支持向量机），贝叶斯，logisticregression这些监督学习算法，K-means是一种无监督的聚类算法。这里的K表示类别的个数。K-means算法EM步骤如下：给定K的值，代表有K个不同的类别。对每一个类别，猜测其中心点。在已知K个中心点的情况下，计算每个点到这K的中心点的距离，距离最小的那个中心点所代表的类就是该点所属的类别，这样对所有样本完成分

Steven_ycs·2023-02-01 18:52

GMM（高斯混合模型）与KMean聚类

最大期望算法EMEM(ExpectationMaximization)算法是一种求参数的极大似然估计方法，可以广泛地应用于处理缺损数据、截尾数据等带有噪声的不完整数据。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算：–第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；–第二步是最大化（M），最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中，这

弎见·2023-02-01 18:51

基于K均值(KMeans)与EM法估计高斯混合模型(GMM)参数的图像分割matlab程序

前些天已经写过KMeans图像分割和高斯混合模型EM法图像分割的文章，今天写一写KMeans与EM法估计高斯混合模型参数相结合的文章。

光电学子·2023-02-01 18:21

k-means--常用于为高斯混合模型设置初始值

k-means作用：用于划分聚类；k-means算法：1、选取k个聚类质心点：mu1,mu2,.....,muk;2、重复下面过程直到收敛：对每个样例i，计算其应属于的类j：C(i)=argmin(||x(i)-mu(j)||^2);对每一个类j，重新计算该类的质心：mu(j)matlab自带kmeans.m函数IDX=kmeans（X，k）；%将n行p列矩阵X分成k个聚类，n表示点数，p表示由p

778811·2023-02-01 18:51

K-means算法和高斯混合模型的异同

写这篇文章的缘由是因为早上的机器学习讨论班大家对于一句话：用于向量化的k均值是高斯混合模型的一个硬版本（出处：机器学习导论，隐马尔科夫模型，p247，（15-36））产生了深刻的思考然后不理解，在结合老师的讲解以及搜索资料后

会飞的小罐子·2023-02-01 18:50

高斯混合模型GMM

1.高斯混合模型概念高斯混合模型（GaussianMixtureModel）是一种聚类算法，它是多个高斯分布函数的线性组合，通常用于解决同一集合下的数据包含多种不同的分布情况。

东城青年·2023-02-01 18:20

从EM算法到高斯混合模型（GMM）与K-means算法（理论分析+仿真分析）

目录：EM算法GMM模型K-means算法EM算法基本问题首先介绍一下EM算法要解决的基本问题。EM算法通常解决的是不同分布下的参数估计问题，属于参数估计理论的一种。

宅男不宅·2023-02-01 18:50

K-means与高斯混合模型

K-meanshttp://blog.pluskid.org/?p=17Clustering中文翻译作“聚类”，简单地说就是把相似的东西分到一组，同Classification(分类)不同，对于一个classifier，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个classifier会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程

知海无涯学无止境·2023-02-01 18:49

K-means 算法与高斯混合模型的异同

Likethek-meansclusteringalgorithm,EMissensitivetoinitialconditionsandmightconvergetoalocaloptimum.

guanguanboy·2023-02-01 18:48

高斯混合模型和KMeans算法可视化对比

文章目录高斯混合模型简介代码实现高斯混合模型简介高斯混合模型是用来聚类的，其采用期望最大算法(EM)进行迭代。其使用也是有条件的，适合数据是正态分布的数据。

python_xiaofeng·2023-02-01 18:17

Kmeans与高斯混合模型的不同

Kmeans是基于距离计算得到聚类的（基于假设即一个点仅以1或者0的概率属于某一聚类，这两者中间的取值没有考虑）高斯混合模型是基于概率得到聚类的（即一个点仅以某一个概率属于某一类）

Kerry_gogogo·2023-02-01 18:17

Kmeans GMM 高斯混合模型 EM算法

Kmeans模型是GMM模型的一种，高斯混合模型（GaussianMixedModel）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

Yonghua Li·2023-02-01 18:17

【语音识别】详解kaldi的数据和模型文件——librispeech

文章目录引言—语音识别ASR1.kaldi的编译流程2.librispeech示例引言—语音识别ASR参考博客.在基于GMM-HMM的传统语音识别里，比音素（phone）更小的单位是状态（state）。

weiquan fan·2023-02-01 08:49

机器学习6-聚类

距离计算方法3.K-means代码实现4.Sklearn实现K-means5.层次聚类1）原理及距离计算2）层次聚类示例6.sklearn实现层次聚类7.密度聚类8.密度聚类的sklearn代码实现9.高斯混合模型

哎呦-_-不错·2023-01-30 10:29

机器学习、深度学习与云计算

机器学习i.机器学习（MachineLearning）是一个大的方向，里面包括了很多种approach，比如deeplearning,GMM,SVM,HMM,dictionarylearning,knn

Dan Boneh·2023-01-30 05:09

机器学习-白板推导系列(三十)-生成模型(Generative Model)

之前讲过的简单的生成模型，包括：高斯混合分布（GMM），

Paul-Huang·2023-01-29 11:05

30 生成模型综述 Generative Model

回忆一下，之前讲过的简单的生成模型，包括高斯混合分布（GMM），GMM的主要任务是聚类，属于非监督学习；而监督学习中的生成模型，最简单的

AI路上的小白·2023-01-29 11:04

[Note] 2021-04-19 Android Studio 发布多渠道aar到maven

releaseAndroidStudio开发环境更新日志2022-04-2810:45:58pom的方式存在依赖丢失问题，所以手动打包各个依赖(包括多渠道依赖)到pom文件中后续计划更新新篇章：AndroidGradle6.0+的GMM

赶时间的闹钟·2023-01-28 19:52

python中文文本聚类_使用K-means及TF-IDF算法对中文文本聚类并可视化

常见的聚类算法比如K-means、BIRCH(BalancedIterativeReducingandClusteringUsingHierarchies)、GMM(Gaussianmixturemodel

weixin_39826971·2023-01-22 07:32

混合密集网络（Mixture Density Networks）

理论混合密集网络是一种将高斯混合模型和神经网络结合的网络，与一般的神经网络不同，它在网络的输出部分不再使用线性层或softmax作为预测值，为了引入模型的不确定性，认为每个输出是一种高斯混合分布，而不是一个确定值或者单纯的高斯分布

weiweiweimengting·2023-01-20 02:42

TPE原理总结

hyperopt-TPE在hyperopt/tpe.py:935处打一断点5：超参的取值3：loss的取值{'GMM1','GMM1_lpdf','len','dict','literal','broadcast_best

数学工具构造器·2023-01-19 16:52

autoCell：用于scRNA-seq的分析工具

tzc_fly·2023-01-18 18:59

从 Spectral Clustring 推导到 Regularized Diffusion Process

bilibili机器学习-白板推导系列(二十二)-谱聚类（SpectralClustering）Background首先看一种数据分布：对于以上分布的数据，可以直接利用K−meansK-meansK−means或者GMM

T.Y.Bao·2023-01-18 17:31

语音转换之CycleGan-VC2：原理与实战

非平行语音转换CycleGAN之前学习了传统统计学习里的经典的语音转换模型GMM。随着深度学习的发展，出现了更好的语音转换方法，今天学习较为经典的CycleGan。

BarbaraChow·2023-01-18 12:29

语音识别技术分类与总结

1监督学习模型1.1.1总结1）语音识别以前使分步骤识别的，分为声学模型和语言模型，比如先GMM再HMM；2）后面发展为端到端的，直接将语音信号转换成文字，比如LSTM+CTC目标函数。

AI强仔·2023-01-17 15:23

语音识别中代价函数_语音识别技术简述（概念->原理）

目录语音识别技术简述(概念->原理)语音识别概念语音识别原理语音识别技术简介1.动态时间规整(DTW)2.支持向量机(SVM)3.矢量量化(VQ)4.隐马尔科夫模型(HMM)5.高斯混合模型(GMM)6

weixin_39788256·2023-01-16 08:50

稳健性检验套路汇总！（持续更新......）

稳健性检验通常有三种：一、改变变量的代理（更换自变量、更换因变量的构造方法）二、改变估计方法，如考虑内生性等（工具变量法、2sls估计法、GMM估计法、DID估计法）三、改变模型设定，增减变量第四种就是改变样本

啊金曼·2023-01-15 14:15

写博客的素材

是指正则化，一般用在损失函数中，防止出现过拟合一机器学习1机器学习算法PCA与SVD白化whiteningSVMNormalization标准化的原因方法和作用详解K-Means与K-MedoidsGMM高斯混合模型与

Dongdong Bai·2023-01-15 11:53

Linux/macOS 安装 Kaldi

INSTALLtools--INSTALLsrc--INSTALL3、处理tools安装mkl安装irstlm、kaldi_lm、openblas4、处理src三、测试报错1：BadFSTheader报错1：gmm-init-mono

伊织code·2023-01-15 09:56

EM算法 -- AI基础算法从简单到深

算法就是通常说的让期望最大化的算法，EM算法的核心同时也是基础的部分是最大似然估计，首先通过一个简单的例子来理解EM算法的过程，然后讲解EM在数学上是怎么进行推导和原理证明的，后续会讲解EM算法的应用，也就是高斯混合模型

she201007780123·2023-01-11 20:05

概率图算法-EM算法

EM算法多用于概率图生成模型，像HMM，GMM。。。之前的文章里就有EM算法去求解HMM的learning问题。EM算法又可以进一步细分为广义EM和狭义EM。

qq_33588413·2023-01-11 20:05

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