高斯混合模型GMM

9、【EM算法】之GMM应用

EM算法实际过程就是在隐变量介入后，逐步迭代求参数的过程，具体步骤可自行查阅相关资料，大抵跟似然估计不同的就是log后面需要展开累加，由此引入了jensen不等式项目背景：在城东跟城西的共享单车的使用情况进行聚类求参，其实跟k-Means的迭代步骤很像importpandasaspddata=pd.read_csv('./Fremont.csv',index_col='Date',parse_da
Alexander plus·2022-12-29 19:00

语音识别原理与应用 洪青阳 第一章 概论

关键技术包括高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）、隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）、深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN），以及基于这些模型形成
楚歌汉水·2022-12-29 15:52

【机器学习】k-means与KNN及GMM的区别与联系

与KNN的区别：KNN为分类，K-means为聚类；KNN为监督学习，K-means为无监督学习；KNN的输入样本为带label的，K-means的输入样本不带label；KNN没有训练过程，K-means有训练过程；K的含义不同KNN：直接把待分类点周边最近的k个点计数，数量多的那类定为待分类点的类别。无训练的过程。K-means：先定好k个类别，然后随机确定k个坐标（聚类中心），各点离哪个坐标
秋天的波·2022-12-28 16:14

图像分割系列10_绿幕视频的背景替换

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）案例实战——绿幕视频背景替换关键知识点分割算法选择背景融合–高斯模糊遮罩层生成算法选择GMM
亦我飞也·2022-12-27 21:53

机器学习中用到的概率知识_机器学习必备的概率图与随机过程

三两下就给整蒙了：概率模型、图模型还没整明白，又来了个概率图模型；高斯分布、混合模型还没弄热乎，又遭遇了高斯混合模型和高斯过程；变量分布、随机过程本来就挺难了，你还要我利用随机过程去对一个分布进行近似采样
jacksonyxu·2022-12-27 12:21

神经网络的过拟合是什么,神经网络数据拟合例题

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
阳阳2013哈哈·2022-12-27 09:13

Spark2.0机器学习系列之10： 聚类(高斯混合模型 GMM）

共有四种聚类方法：（1）K-means（2）LatentDirichletallocation(LDA)（3）Bisectingk-means（二分k均值算法）（4）GaussianMixtureModel(GMM
千寻千梦·2022-12-26 14:46

Spark2.0机器学习系列之8： 聚类(k-means,Bisecting k-means,Streaming k-means）

共有四种聚类方法：（1）K-means（2）LatentDirichletallocation(LDA)（3）Bisectingk-means（二分k均值算法）（4）GaussianMixtureModel(GMM
千寻千梦·2022-12-26 14:45

Spark2.0机器学习系列之11： 聚类(幂迭代聚类， power iteration clustering， PIC)

共有四种聚类方法：（1）K-means（2）LatentDirichletallocation(LDA)（3）Bisectingk-means（二分k均值算法）（4）GaussianMixtureModel(GMM
张博208·2022-12-26 14:15

Kaldi简介【开源语音识别工具】

中间是Kaldi的库，包括HMM和GMM等代码，下面是编译出来的可执行程序，最下面则是一下脚本，用于实现语音
u013250861·2022-12-25 08:12

微软说话人识别工具箱(MSR Identity Toolbox)应用与实践教程

主要包含了GMM-UBM和I-Vector两种声纹识别核心算法源代码以及说明文档，但是并不涉及特征提取、语音端点检测(VoiceActivityDetection,VAD)等内容，对于初学者来说想要使用该工具箱训练自己的模型并建立起完整的声纹识别系统并不是一件容易的事情
NonDay·2022-12-25 03:37

【NLP】ESPNet语音识别——原理、实现过程

文章目录引言一、语音识别概述1、模板匹配，例如：DTW（动态时间规整）2、统计模型，例如：GMM-HMM（混合高斯模型和马尔科夫模型）等3、深度学习，例如：DNN-HMM、End-to-End(端到端)
李清焰·2022-12-25 00:21

使用高斯混合模型，对视频进行背景建模

建模方法pdf已上传帧差法由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。缺点：会引入噪音和空洞问题混合高斯模型定义对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。测试阶段，对新来的像素进行G
大庆521·2022-12-24 18:32

mcem r语言代码_R语言中EM算法估计高斯混合模型参数

EM算法leengsmile2016年9月24日EM算法本文档介绍如何在R语言中，通过EM算法，估计高斯混合模型的参数。
Shichun.Z·2022-12-24 14:45

【虚拟试衣论文笔记】CP-VTON+: Clothing Shape and Texture Preserving Image-Based Virtual Try-On

CP-VTON+.pdf项目地址：https://github.com/minar09/cp-vton-plus基于图像的虚拟试衣方法的处理流程通常有两个阶段：将试穿的服装扭曲以与目标人物对齐的几何匹配模块（GMM
橙子的科研日记·2022-12-24 13:25

声纹识别技术小结（1）：声纹建模技术

文章目录1.概论和流程概论流程2.核心：声纹建模2.1深度学习之前的方法高斯混合模型（GMM）高斯混合-通用背景模型（GMM-UBM）联合因子分析（JFA）+GMM-UBMi-vector2.2深度学习的方法理论间接法直接法算法
Robin_Pi·2022-12-24 10:42

使用PyMC3建立GMM似然函数

1.GMM的似然函数对于K=3,μ=[(1,1)(3,3)(5,5)],cov=[(1−0.8−0.81)(10.80.81)(1−0.8−0.81)]K=3\,\\mu=\begin{bmatrix}
Fanshaoliang·2022-12-23 23:48

matplotlib seaborn 数据可视化（5）——2维高斯混合体（GMM）

目录高斯混合体的数学概念生成GMM分布模型检验模型代码高斯混合体的数学概念高斯混合体是由若干个高斯随机变量线性组合而成，表示为GMM=∑k=1Kαk⋅Gaussiank,∑kαk=1,αk>0,∀αk\
Fanshaoliang·2022-12-23 23:47

混合模型简介与高斯混合模型

高斯混合模型混合模型概述Instatistics,amixturemodelisaprobabilisticmodelforrepresentingthepresenceofsubpopulationswithinanoverallpopulation
Codefmeister·2022-12-23 23:40

因子分析、联合因子分析（JFA）、i-vector

GMM-UBM的缺点关于GMM-UBM的具体过程可以参考GMM、GMM-UBM、GMM-SVM。
DEDSEC_Roger·2022-12-23 04:30

变分自动编码器Variational Auto-Encoding（VAE）基本原理和理解，附上python代码（包含中文注释）

VAE原理我们知道，对于生成模型而言，主流的理论模型可以分为隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型NB和高斯混合模型GMM，而VAE的理论基础就是高斯混合模型。什么是高斯混合模型呢？
爱吃鱼子酱·2022-12-22 16:12

利用Python实现高斯混合模型（GMM）

Python代码importnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.preprocessingimportNormalizerfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreclassGMM:def_
庄王·2022-12-22 15:27

随机森林模型代码_基于随机森林和深度自编码高斯混合模型的无监督入侵检测方法...

点击上方“网络空间安全学术期刊”关注我们基于随机森林和深度自编码高斯混合模型的无监督入侵检测方法胡宁,方兰婷,秦中元摘要文章针对异常检测中的网络数据量大、特征维数高、传统机器学习算法对数据标签依赖性高等问题
weixin_39530288·2022-12-22 13:15

Spark 3.0 - 14.ML 高斯混合聚类理论与实战

目录一.引言二.高斯混合模型理论1.高斯模型GM2.高斯混合模型GMM三.高斯混合模型实践1.数据准备2.模型训练3.获取多个GM四.总结一.引言前面提到的K-means是发现数据对应簇的硬聚类方法，即分配一个点其固定分配到某个簇
BIT_666·2022-12-22 10:52

语音识别中的HMM-GMM模型：从一段语音说起(通俗易懂版)

而且掌握HMM-GMM结构，对于深入理解语音识别过程是由有一定好处的。但对于外行或者刚接触语音识别的人来说，要弄懂HMM-GMM结构还是要花不少时间的，特别是被一大推公式整懵了。
nlpgeek·2022-12-21 06:06

[学习日志] 白板推导-概率图模型

链式法则贝叶斯法则高维困境几种简化方式假设相互独立朴素贝叶斯分类——基于独立假设马尔可夫链HMM隐马尔可夫模型条件独立性假设图有向图-贝叶斯网络无向图-马尔可夫网络/马尔可夫随机场贝叶斯网络因子分解条件独立性D划分马尔可夫毯模型举例朴素贝叶斯分类模型高斯混合模型
烫烫烫烫的若愚·2022-12-20 17:31

分类预测 | MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络分类预测(语音分类)

卷积长短期记忆神经网络分类预测(语音分类)目录分类预测|MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络分类预测(语音分类)基本描述模型结构设计过程参考资料基本描述传统的语音识别技术，主要在隐马尔可夫模型和高斯混合模型两大
机器学习之心·2022-12-20 12:29

【图像处理】 canny边缘检测和混合高斯背景建模算法GMM

canny边缘检测【数字图像处理P463】高斯滤波器平滑图像计算梯度幅值图像和角度图像（sobel算子、Prewitt等）非最大值抑制——去除粗边沿将当前像素的梯度强度与沿正负梯度方向上的两个像素的梯度强度进行比较。如果当前像素的梯度强度与另外两个像素的梯度强度相比最大，则该像素点保留为边缘点，否则该像素点将被抑制，即置位0。在两个相邻像素之间使用线性插值来得到要比较的两个像素梯度强度（上述的两个
秋天的波·2022-12-19 11:58

matlab图像处理 推荐,Matlab计算机视觉、图像处理工具箱推荐

Matlab两种接口，能够实现大量计算机视觉算法，其中包括：css(1)经常使用图像处理功能，包括颜色空间变换、几何变换(做为Matlab的补充，通常可用于数据集的扩充)，经常使用的机器学习的算法，包括GMM
weixin_39680154·2022-12-19 01:29

野外火灾烟雾视频检测技术研究及应用（数据集，代码及论文）

算法过程简介：将视频图像分为32x24px的小块；使用GMM提取运动区域的图像块；使用HSV颜色模型提取疑似烟雾区域；利用块运动的方法筛选第2步中得到的烟雾区域中向上运动的区域；利用CNN识别烟雾区域。
weixin_30631587·2022-12-18 18:45

【Python机器学习】K-Means、DBSCAN、GMM三种聚类的对比演示（附源码）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~下面给出一个从多方面综合分析划分聚类，密度聚类和模型聚类。以及聚类算法内部评价指标的示例，该示例先生成三种二维平面上的实验数据和一种高维空间中的实验数据，然后分别用kmeans，DBSCAN，GaussianMixture三种算法对它们进行聚类，并计算SCDBICHZQ四个指标，展示实验样本点的分布与聚类算法实用性，评价指标值有效性的关系。三种二
showswoller·2022-12-18 16:16

【无标题】（c++&opencv）基于高斯混合模型的多目标追踪方法练习

参考https://blog.csdn.net/xiao__run/article/details/77478579运动目标检测部分，简单手写了一下多目标追踪存在一些问题未解决：由于检测部分并不时刻准确，导致同一物体不同时刻id会变ubuntu下opencv4（用3的话改一些cv里变量的名字即可）效果一般但多少像点样子：CmakeList.txt：cmake_minimum_required(VE
卡卡西 迈特凯·2022-12-18 12:00

【Python机器学习】模型聚类高斯混合模型GMM讲解及实战演示（附源码 超详细）

模型聚类主要包括概率模型和神经网络模型两大类，前者以高斯混合模型（GaussianMixtureM
showswoller·2022-12-18 10:27

【车辆计数】基于光流法实现车辆检测计数matlab 源码

一、简介基于matlab行驶车辆检测计数：读入待处理视频，用于色彩空间转换、检测出包含汽车运动的图像块、用高斯混合模型检测背景、对检测出的运动车辆进行框画、标注检测到车辆的个数用于显示结果。
Matlab科研辅导帮·2022-12-16 16:08

【模式识别】编程作业汇总

【模式识别】编程作业汇总前言代码仓库14道机器学习编程题1.FunctionEstimationbyParzenWindowmethod2.EM(ExpectationMaximization)3.GMM
肥宅程序员一只·2022-12-16 09:29

python谱聚类算法_谱聚类Spectral clustering(SC)

介绍了比较传统的K-Means聚类、AffinityPropagation(AP)聚类、比K-Means更快的MiniBatchK-Means聚类以及混合高斯模型GaussianMixtureModel(GMM
weixin_39576133·2022-12-16 09:23

高斯混合模型（GMM）和高斯过程回归（GPR）的学习

文章目录高斯混合模型（GMM）一.概念二.建模过程高斯过程回归（GPR）一.简介1.1概念1.2算法1.3扩展算法1.4有关概念二.性质三.应用四.Python实现五.小结高斯混合模型（GMM）一.概念
张xiao张·2022-12-16 09:05

机器学习导论 与数学分析

EXPERIENCE性能PERFORMANCE类比人类学习监督学习半监督学习无监督学习增强学习可解决问题不可解决问题举例f（x，y）线性模型损失函数：L最小，损失最小方式建模预测流程python执行模型线性回归EM模型GMM
林淮荣·2022-12-15 18:11

3D点云--聚类

**应用**二、GaussianMixtureModel高斯混合模型1.提出
三两_·2022-12-15 12:14

什么是判别式模型？什么是生成式模型？

常见的生成模型有朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型、高斯混合模型、文档主题生成模型（LDA）等。回归问题常
不拿大场offer不改名·2022-12-15 09:06

聚类算法及其应用

常用的算法包括K-MEANS、高斯混合模型（GaussianMixed
CAIC00513·2022-12-15 08:48

基于EM算法的参数辨识和分类识别算法matlab仿真

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
我爱C编程·2022-12-15 08:29

机器学习中K-means聚类算法原理及C语言实现

最近切到语音识别上，接触到的算法就变成了各种机器学习算法，如GMM等。K-means作为其中比较简单的一种肯定是要好好掌握的。今天就讲讲K-means的基本原理和代码实现。
david_tym·2022-12-14 15:53

高斯混合模型和期望最大化的完整解释

Inthepreviousarticle,wedescribedtheBayesianframeworkforlinearregressionandhowwecanuselatentvariablestoreducemodelcomplexity.在上一篇文章中，我们描述了线性回归的贝叶斯框架以及如何使用潜变量降低模型复杂度。Inthispost,wewillexplainhowlatentvar
yuan xiong·2022-12-14 14:59

Balanced MSE 使用指南

jiawei-ren/BalancedMSE本文旨在帮助大家更快将BalancedMSE部署到自己的模型中，解决数据中存在的不平衡问题BalancedMSE的GAI解法，需要先对数据的标签进行拟合，然后得到一次静态的GMM
薪哥，很潇洒·2022-12-14 13:24

MR-GMMapping:基于高斯混合模型的通信高效多机器人映射系统

文章目录论文III.通过高斯混合模型建图（MAPPINGVIAGAUSSIANMIXTUREMODELS）IV.多机器人GMM建图（MULTI-ROBOTGMMMAPPING）A.GMM子地图建立（GMMSubmapConstruction
不懂音乐的欣赏者·2022-12-14 12:46

VAD简单总结

一.基于预置阈值判决的VAD方法1.常用的特征：2.基于短时能量：3.基于短时过零率：4.简单总结：二.基于GMM的VAD方法1.特征：2.方法：3.总结：三.基于神经网络的VAD方法1.背景：2.应用
咕噜咕噜day·2022-12-14 06:50

神经网络过拟合怎么解决,神经网络过拟合怎么办

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
普通网友·2022-12-13 19:35

matlab神经网络求解最优化,matlab神经网络拟合函数

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
普通网友·2022-12-13 19:34

关于图像和视频拼接的综述

高斯混合模型：指的是多个高
长安study·2022-12-13 15:48
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