高斯混合模型GMM 第5页

聚类2-高斯混合-EM算法

转自http://blog.csdn.net/lvhao92/article/details/50802703这篇主要想说的是高斯混合模型，我发现，纵观网上大体的博客，都是沿用了吴恩达老师的上课套路，所以大致都相同

kasdlj·2023-01-11 20:34

【机器学习】RANSAC介绍

过程总的来说：类似GMM、KNN这种算法，都是先随机挑一部分数据来拟合模型，然后计算其他数据与该模型的距离从而引入一些新的类内数据，再用新的类内数据来拟合出新的模型，迭代这个过程，直到有足够多的点被归为类内点

秋天的波·2023-01-10 14:47

视觉成长之路Halcon——颜色检测：GMM分类器

视觉成长之路Halcon——颜色检测：GMM分类器前言一、算子介绍二、程序总结前言通过系统案例学习GMM分类器在颜色识别中的应用一、算子介绍1、gen_rectangle1通过两个坐标生成矩形——程序中通过该算子生成矩形框区域

黄TyT·2023-01-10 08:11

高斯混合模型（GMM）

本文转载自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_a36a563e0102y2ec.html之前在学习中遇到高斯混合模型，卡了很长一段时间，在这里记下学习中的一些问题以及解决的方法

radar_zzm·2023-01-10 08:10

【机器学习笔记11】高斯混合模型（GMM）【上篇】原理与推导

Twilight Sparkle.·2023-01-10 08:09

GMM_example(1)

GMM（Gaussianmixturemodel,GMM）实现步骤：（1）首先设置均值、方差、权重参数；（2）再调用gmdistribution()函数生成一个混合高斯模型；（3）做出GMM概率密度函数

qq-120·2023-01-10 08:39

matlab里面有关的函数（杂）

一：gmdistribution.fit()函数：GMM高斯混合模型中，我们除了数据的信息，对数据的分类一无所知，因此，在运算时我们不仅需要估算每个数据的分类，还要估算这些估算后数据分类的均值和协方差矩阵

二姐不想去实验室·2023-01-10 08:38

图像分割系列5_GMM（高斯混合模型）对图像进行分割

OpenCV图像分割资料分享：贾志刚的OpenCV图像分割实战视频教程全套资料（包含配套视频、配套PPT的PDF文件、源码和用到的图片素材等）实例5：GMM（高斯混合模型）图像分割#include#includeusingnamespacecv

亦我飞也·2023-01-10 08:38

GMM算法分类及参数选择案例实战

代码和数据下载地址importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.colorsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.mixtureimportGaussianMixturefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_spli

Mr Robot·2023-01-10 08:37

GMM-HMM声学模型实例详解（标贝科技）

source=qwer12GMM-HMM声学模型实例详解GMM-HMM为经典的声学模型，基于深度神经网络的语音识别技术，其实就是神经网络代替了GMM来对HMM的观察概率进行建模，建模解码等识别流程的格个模块仍然沿用经典的语音识别技术接下来我将从

DataBaker标贝科技·2023-01-10 08:36

GMM_example(2)

若已知高斯混合模型的均值、协方差矩阵和权重系数，用函数gmdistribution可以生成一个高斯混合模型。

qq-120·2023-01-10 08:06

【老生谈算法】matlab实现Kmeans聚类算法源码——Kmeans聚类算法

高斯混合模型广泛用于数据挖掘、模式识别、机器学习、统计分析。Kmeans的迭代步骤可以看成E步和M步，E：固定参数类别

阿里matlab建模师·2023-01-10 08:02

详解OpenCV的视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG,并利用它实现对道路监控视频前景/背景的提取

cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG是基于高斯混合模型的背景与前景分割算法。

昊虹AI笔记·2023-01-09 16:07

详解OpenCV的视频背景/前景分割(背景建模/前景提取)类cv::BackgroundSubtractorMOG2,并利用它实现对道路监控视频前景/背景的提取

cv::BackgroundSubtractorMOG2和cv::bgsegm::BackgroundSubtractorMOG一样，都是基于高斯混合模型的背景与前景分割算法。

昊虹AI笔记·2023-01-09 16:04

华师大机器学习2021期末考试题

华师大机器学习期末考试题1.叙述批处理的K-means算法流程2.请写出二分类的支持向量机在线性不可分情况下的目标函数以及优化函数3.根据如下贝叶斯网络，判断下面说法是否正确4.高斯混合模型的表示以及使用

可可亚西村的橘子·2023-01-08 07:36

使用sklearn实现混合高斯聚类

max_iter最大的迭代次数n_init随机次数，因为GMM算法受随机数影响较大，所以需要多随机

傲慢的菜鸟·2023-01-08 00:40

高斯混合模型聚类_高斯混合模型(Gaussian mixture models)

sklearn.mixture是一个可以用来学习高斯混合模型(支持对角线(diagonal)，球面(spherical)，平移(tied)和全协方差矩阵(fullcovariancematrices))

weixin_39950470·2023-01-08 00:39

密度可达、sklearn高斯混合模型

密度可达直接密度可达核心对象q直接密度可达p,反之不一定只有核心对象才有资格发起密度可达概念,不是核心对象,没有资格作为起点密度可达核心对象q密度可达p链上的核心对象要求:链的起点,和经过的点,必须是核心对象,链的最后一个点,可以是任意对象;密度相连O以及到样本p或者样本q中间的样本都必须是核心对象,但是p和q两个对象不要求是核心对象,它们可以是普通的样本点密度聚类DBSCAN方法：参考①全称:D

Windingd·2023-01-08 00:38

聚类算法总结

聚类算法属于无监督学习的范畴，总结的算法有K-Means、MeanShift、DBSCAN、GMM、凝聚层次聚类、图团体检测。

midori_27·2023-01-08 00:08

【3】机器学习中高斯混合模型的求解

【1】机器学习中的函数GaussianMixture求解各个模型的分量【1.1】GaussianMixture参数解释可参考文献：【sklearn篇】mixture.GaussianMixture各参数详解以及代码实现_Yakuho的博客-CSDN博客_gaussianmixture【1.2】单个高斯模型求解frommatplotlibimportcolorsimportnumpyasnpimpo

Johnnay_Song·2023-01-08 00:38

sklearn之高斯混合模型

什么是高斯分布？高斯分布也叫正态分布，也就是常态分布，什么意思呢？比如说男性的身高，假如说有10000个男性的身高，如果再坐标系上标记出来就是一个正态分布，如果形状还不是和上面的图形一样，那说明数据量还不够，如果数据量足够多的情况下，就会生成上面的正态分布图。事实上任何一种单一的概率分布都符合正态分布，正态分布的形状由平均值μ\muμ和方差σ2\sigma^2σ2所决定。一维正态分布公式：正态分布

月疯·2023-01-08 00:37

【机器学习】使用scikitLearn对数据进行聚类：高斯聚类GaussianMixture

聚类算法及聚类效果评估【机器学习】使用scikitLearn对数据进行聚类：Kmeans聚类算法的应用及密度聚类DBSCAN【机器学习】使用scikitLearn对数据进行聚类：7种异常和新颖性检测方式高斯混合模型

颢师傅·2023-01-08 00:35

10种顶流聚类算法Python实现（附完整代码）

聚类算法三、聚类算法示例1、库安装2、聚类数据集3、亲和力传播4、聚合聚类5、BIRCH6、DBSCAN7、K均值8、Mini-BatchK-均值9、均值漂移聚类10、OPTICS11、光谱聚类12、高斯混合模型三

Python正在输入中......·2023-01-07 08:28

SML实现图像标注/分类

要求图像的GMM为6个分量，类模型的GMM为10个分量。两级GMM模型的初值均由k-means算法获得。

piukaty·2023-01-06 15:50

HALOCN运算功能函数快查

Chapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能：把一个训练样本添加到一个

denjackson·2023-01-06 09:47

em算法python代码_EM 算法求解高斯混合模型python实现

注：本文是对《统计学习方法》EM算法的一个简单总结。1.什么是EM算法？引用书上的话：概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量或者潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量，可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数，但是当模型含有隐藏变量时，就不能简单使用这些方法了。EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法，或者极大似然后验概率估计法。2.EM算法的一个小例子:三硬币模

weixin_39861669·2023-01-06 09:24

高斯混合模型参数估计的EM算法

9.2"""def__init__(self,yVector,parameters,maxIter,epsilon):""":paramyVector:观测数据:paramparameters:初始化的高斯混合模型参数

_森罗万象·2023-01-05 21:42

基于神经网络的语音识别,神经网络语音合成

语音增强（单麦克风语音增强，麦克风阵列语音增强），语音识别（动态时间规整，DTW；隐马尔科夫模型，HMM；支持向量机分类模型，SVM；人工神经网络模型，ANN；高斯混合模型，GMM），语音合成（线性预测编码模型

普通网友·2023-01-05 19:49

学习笔记三：GMM模型以及EM算法理解及代码实现

第三章GMM模型以及EM算法1.潜变量模型使用潜变量解释观测变量的数学模型，称之为潜变量模型潜变量模型将不完全数据（观测数据）的边缘分布转换成容易处理的完全数据（观测数据+潜变量）的联合分布。

成长中......·2023-01-05 12:47

startuml动态模型工具_动态面板GMM基本处理（小白入门级~~

对于动态面板，我们常常使用差分GMM和系统GMM进行模型的估计。

weixin_39801879·2023-01-05 12:46

gmm中隐变量是什么的_动态面板：差分GMM、系统GMM实现案例

本文转载自：计量经济学服务中心摘要对于面板数据，如果观测到被解释变量随时间而改变，则开启了动态面板对参数估计的可能性。动态面板模型设定了一个个体的被解释变量部分取决于前一期的值。当被解释变量的滞后一期或者多期出现在解释变量中。对于短面板数据来说，需要研究短面板的固定效应模型估计，使用一阶差分消除固定效应。通过解释变量的适当滞后期作为工具变量对一阶差分模型中的参数进行IV估计可以得到一致估计量。但是

weixin_39617006·2023-01-05 12:16

【中级计量经济学】Lecture 10 内生性和工具变量法

文章目录Lecture10内生性和工具变量法10.1内生性问题内生性的产生原因内生性的后果10.2内生性问题的处理寻找代理变量（IQ）工具变量法（IV）估计工具变量的选取工具变量矩估计（GMM）两阶段最小二乘法

一圈YQ·2023-01-05 12:40

机器学习中的高斯分布

高斯分布与数据预处理：数据分布转换高斯分布与聚类：GMM高斯分布与异常检测高斯分布与马氏距离高斯分布与数据预处理：数据分布转换当我们上手一个数据集时，往往第一件事就是了解每个特征是如何分布的。

TingXiao-Ul·2023-01-05 11:12

k-means和EM算法的Matlab实现

CSDN博客_em算法matlabEM算法matlab和Java实现_唐维康的博客-CSDN博客_em算法matlab实现MATLAB实现高斯混合分布的EM算法及二维时概率密度曲面、置信椭圆绘制-知乎GMM

phymat.nico·2023-01-04 07:33

【图像压缩】高斯混合-注意力模型《Learned Image Compression with Discretized Gaussian Mixture Likelihoods and Atten》

绪论本文针对熵模型优化提出使用离散化的高斯混合模型已提供更灵活的隐层表示分布估计，此外在网络结构中使用注意力模块关注复杂区域以提高性能。是第一个达到与VTM5.2相近表现的工作。

hahalidaxin·2023-01-03 10:43

PLSA及EM算法

接着我们分析如何运用EM算法估计一个简单的mixtureunigram语言模型和混合高斯模型GMM的参数，最后总结EM算法的一般形式及运用关键点。

weixin_34247032·2023-01-02 15:14

基于matlab的HMRF-GMM-EM算法的医学图像分割

在正式讲EM算法之前，我们先来考虑一个GMM的例子。现在我们有一堆数据样本，已知它们是从混合高斯分布中采样得到的，我们的目标是根据这些数据点，对高斯模型中的参数进行估计，或者是进一步，估计完了高斯

Simuworld·2023-01-01 11:34

11 EM算法(期望最大化)与GMM高斯混合模型(聚类算法)

期望最大化模拟:对具体的男女生身高问题使用EM算法求解流程如下：初始化参数：先初始化男生身高的正态分布的参数：如均值=1.64，方差=6.0；计算分布：计算每一个人更可能属于男生分布或者女生分布；重新估计参数：通过分为男生的n个人来重新估计男生身高分布的参数（最大似然估计），女生分布也按照相同的方式估计出来，更新分布。这时候两个分布的概率也变了，然后重复步骤2~3，直到参数不发生变化为止。1、EM

处女座_三月·2023-01-01 08:47

基于GMM—HMM的语音识别全过程

语音识别任务处理流程：1）语音预处理2）语音识别算法：传统GMM—HMM算法、基于深度学习算法2.语音预处理1）数字化：将从传感器采集的模拟语音信号离散化为数字信号2）预加重：目的是为了对语音的高频部分进行加重

章魚.·2022-12-30 15:58

语音识别GMM-HMM中的GMM的作用

关于GMM作用的理解：GMM是为了后续HMM所服务的GMM是对所有的triphone进行聚类，输入是MFCC，输出是在不同triphone下的概率值MFCC能够通过GMM确定属于哪一个triphone因为无法对齐

MessyPaste·2022-12-30 15:28

语音识别入门第五节：基于GMM-HMM的语音识别系统（实战篇）

本节理论笔记见：语音识别入门第五节：基于GMM-HMM的语音识别系统lib_vit.c中需要添加代码如下：intstartState=graph.get_start_state();//togetthestartstat

安静_xju·2022-12-30 15:56

语音识别-识别模型：HMM-GMM（“隐马-混合高斯”模型）

都知道语音识别有GMM-HMM模型，也分别了解了什么是：GMM（混合高斯模型）https://blog.csdn.net/qq_37385726/article/details/89198387MMC（

u013250861·2022-12-30 15:56

对HMM-GMM模型的理解

一、HMM的理解HMM——HiddenMarkovModel，隐马尔科夫链模型，认为某时序信息X(t)X(t)X(t)可以由一个隐状态链S(n)S(n)S(n)描述。此状态链包括nnn个状态，以及各个状态间的转移概率ppp，类似下图。ref:[R.Sharma,J.Cai,S.Chakravarthy,I.PoddarandY.Sethi,“Exploitingspeech/gestureco-o

Elly2018·2022-12-30 15:25

GMM-HMM语音识别原理详解 - 全文

本文简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理，建模和测试过程。1.什么是HiddenMarkovModel？

编程大乐趣·2022-12-30 15:55

语音识别-声学模型（GMM-HMM）

本文主要讲解一下GMM-HMM算法声学模型的大概思路！~~~声学模型的目的是将经MFCC提取的所有帧的特征向量转化为有序的音素输出。概述如下：我们都知道HMM模型里面有隐含状态概念。

机器灵·2022-12-30 15:25

【语音识别】基于GMM-HMM的语音识别系统

基于GMM-HMM的语音识别系统终极目的：让机器“听懂”。•对齐：“音频wav”和“文本txt”的对应关系•训练：已知对齐（wav及其txt），迭代计算模型参数。

Algorismus·2022-12-30 15:24

语音识别：从GMM-HMM到端到端

其实很简单，问一两个GMM-HMM模型的问题就可以了，因为只有理解了GMM-HMM模型，才能真正理解语音识别这个问题。

PaperWeekly·2022-12-30 15:23

语音识别中的HMM-GMM模型

语音识别中的HMM-GMM模型：从一段语音说起-知乎https://www.youtube.com/watch?

子燕若水·2022-12-30 15:52

基于GMM模型的图像分割与颜色迁移算法

在之前的博客中，我们已经介绍过高斯混合模型（GMM）的一些基础知识，链接：GaussianMixtureModel：混合高斯模型介绍_程序猿老甘的博客-CSDN博客在该博客中，我们提到了贾佳亚老师团队利用

程序猿老甘·2022-12-30 10:35

10个Python实现的最频繁使用的聚类算法