高斯混合模型GMM 第8页

机器学习知识总结（百面机器学习）

图像数据不足的处理方法模型评估准确率精准率与召回率平方根误差ROC曲线距离评估A/B测试模型评估方法超参数调优过拟合和欠拟合经典算法支持向量机逻辑回归决策树降维PCA线性判别分析LDA非监督学习K均值聚类高斯混合模型自组织映射神经网络优化算法有监督学习的损失函数特征工程对原始数据进行处理

iwtbs_kevin·2022-12-04 14:55

高斯混合模型（理论+opencv实现）

写在前面：GaussianMixtureModel(GMM)。

影醉阏轩窗·2022-12-03 16:20

opencv图像分割 - 高斯混合模型（GMM）方法

1、方法概述什么是GMMGMM的数学模型高斯混合模型(GMM)高斯分布与概率密度分布-PDF跟K-Means相比较，属于软分类实现方法-期望最大化(E-M)停止条件-收敛2、代码演示样本数据训练与预言：

tender羊·2022-12-03 16:48

高斯混合模型(GMM)，c++实现

最近较忙，代码先码一下，后续再更新仔细讲解Eigen是个第三方包，自己找个教程安装一下，里面的计算是根据高斯混合模型的公式推导结果写的，终止条件那里可以自己改，目前只是用次数控制的。

又又又·2022-12-03 16:16

python实现grabcut算法进行物体分割

（4)用高斯混合模型（GaussiansMixtureModel,GMM）来对背景和前景建模，并将未定义的像素标记为可能的前景和背

helloandreayu·2022-12-03 16:43

python opencv 背景建模混合高斯模型

然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，则认为是背景，否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中，所以对动态背景有一定的鲁棒性。

TYUT_xiaoming·2022-12-03 16:41

python+opencv实现高斯混合（GMM）图像分割

python+opencv实现高斯混合（GMM）图像分割前言原理第一步代码实现第二步代码实现，周边去毛糙第三步代码实现，重新筛选背景总结前言最近想学习一点图像分割方面的知识。

weixin_46555922·2022-12-03 16:10

语音信号处理基础与MFCC

讲道理，想要处理语音这种时间信号，最适合RNN或者SNN这种神经网络来进行识别，传统的方法是基于GMM+HMM的方式进行声学模型以及语言模型的建模。

edward_zcl·2022-12-03 08:23

【Opencv】目标追踪——高斯混合模型分离算法(MOG)

文章目录1环境2效果3原理4代码1环境Python3.8.8PyCharm2021opencv-python2效果3原理视频图像中的目标检测与跟踪，是计算机视觉的基础课题，同时具有广泛的应用价值。视觉目标(单目标)跟踪任务就是在给定某视频序列初始帧的目标大小与位置的情况下，预测后续帧中该目标的大小与位置。依照目标与摄像头之间的关系可分为两种场景的目标追踪：静态场景：目标检测相对简单，研究渐趋成

八岁爱玩耍·2022-12-02 18:48

Variational inference with Gaussian mixture model and householder flow

文章目录1.标题：在变分推断中使用GMM和householder2.摘要精读3.文中需要掌握的知识点3.1什么是NormalizingFlow3.2通过NF得到了什么样得变分下界3.3网络的结构==3.4

InceptionZ·2022-12-02 17:42

基于高斯混合模型的分布拟合与参数估计：高维复数域的详细推导

文章目录基于高斯混合模型的分布拟合考虑Ck=σk2I\boldsymbol{C}_k=\sigma^2_k\boldsymbol{I}Ck=σk2I考虑一般的Ck\boldsymbol{C}_kCk小结

Turbo-shengsong·2022-12-02 17:12

em聚类算法 java,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

李玉北·2022-12-02 13:38

EM 聚类（Expectation Maximization，最大期望算法）

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。GMM是通过概率密度来进行聚类，聚成的类符合高斯分布（正态分布）。

hanli0902·2022-12-02 13:31

em算法详细例子及推导_机器学习无监督算法|高斯混合模型(GMM)的来龙去脉，看不懂来找我！当场推导...

weixin_39637256·2022-12-02 13:26

缺失数据em算法python_EM算法

如常被用来学习高斯混合模型(Gaussianmixturemodel,

weixin_39934296·2022-12-02 13:56

em算法实例正态分布_机器学习(十):EM算法与GMM算法原理及案例分析

一、简介EM算法最大期望算法(Expectation-maximizationalgorithm，简称EM，又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。在统计计算中，最大期望(EM)算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉得数据聚类领域。EM算法的

weixin_39933724·2022-12-02 13:55

[贝叶斯九]之EM算法

如常被用来学习高斯混合模型(Gaussianmixturemodel,简称GMM)的参

背包_十年·2022-12-02 13:25

判别式模型和生成式模型

常见判别模型有：线性回归、决策树、支持向量机SVM、k近邻、神经网络等；生成式模型(GenerativeModel)：对联合分布概率p(x,y)进行建模，常见生成式模型有：隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型

YJ语·2022-12-01 13:32

机器学习入门（九）：非监督学习：5种聚类算法+2种评估模型

支持向量机机器学习入门（七）多项式回归机器学习入门（八）主成分分析文章目录聚类算法距离公式K-means算法直接调用实现基于EM的实现局限性HierarchicalClustering算法代码实现局限性GMM

FrenchOldDriver·2022-12-01 10:45

基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型

介绍四种最常见的聚类方法模型是层次聚类，k均值聚类，基于模型的聚类和基于密度的聚类.最近我们被客户要求撰写关于聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。可以基于两个主要目标评估良好的聚类算法：高组内相似性低组间相似性【视频】KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例KMEANS均值聚类和层次聚类：R语言分析生活幸福质量系数可视化实例，时长06:05基于模型的聚类是迭代方法，

拓端研究室TRL·2022-12-01 10:44

三维点云学习（3）8- 实现Spectral谱聚类

三维点云学习（3）8-实现Spectral谱聚类谱聚类代码参考课堂谱聚类理论笔记效果图原图效果图前三种为自写的聚类算法，分别是KMeans、GMM、Spectral,后面为sklearn自带的聚类算法库步骤

selfDisciplineSun·2022-12-01 08:35

深度学习：背景建模高斯混合模型

算法基本思想用GMM对背景建模的基本思想是把每一个像素点所呈现的颜色用K个高斯分布的叠加来表示，通常K取3-5之间。

时间之里·2022-12-01 04:22

声纹识别之Alize入门教程(二)：GMM-UBM

准备工作Alize官网https://alize.univ-avignon.fr有四个demo：1.GMM/UBMSystem2.I-vectorSystem3.JFASystem4.Top-downSpeakerSegmentingandClusteringSystem

NonDay·2022-11-30 19:48

语音识别入门必备技能工具

0.概念：语音信号处理/模式识别/统计分析，1.算法:常用的深度学习算法，包括cnn/dnn/rnn/lstm;GMM/SVM/CRF/MaxEnt/HMM;对CTC有经验;2.框架:熟悉至少一种深度学习框架

QuietNightThought·2022-11-30 15:29

【论文学习】《Adversarial Attacks on GMM i-vector based Speaker Verification Systems》

AdversarialAttacksonGMMi-vectorbasedSpeakerVerificationSystems》论文学习文章目录《AdversarialAttacksonGMMi-vectorbasedSpeakerVerificationSystems》论文学习摘要1介绍2自动说话人验证系统2.1高斯混合模型

FallenDarkStar·2022-11-29 07:06

HMM+GMM语音识别技术详解级PMTK3中的实例

提前需要掌握的知识：语音信号基础：语音信号的表示形式、分帧、特征(MFCC)、音素等等HMM模型：离散隐马尔科夫模型级3个问题的求解方法GMM：混合高斯模型，用于连续隐马尔科夫模型。语音数据处

xiaocao9903·2022-11-29 06:13

gmm ubm matlab,基于GMM-UBM的说话人识别算法

GMM-UBM作为概率统计模型，由于其能够很好地模拟说话人的声学特征分布，实现方法灵活有效，加上具有较高的鲁棒性，故提出后就迅速成为说话人识别中的重要建模方法。一、特征参数的提取对于

weixin_39613744·2022-11-29 06:10

【语音识别】基于MFCC的GMM语音识别matlab源码

一、简介MFCC(Mel-frequencycepstralcoefficients):梅尔频率倒谱系数。梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低运算维度。例如：对于一帧有512维(采样点)数据，经过MFCC后可以提取出最重要的40维(一般而言)数据同时也达到了将

Matlab科研辅导帮·2022-11-29 06:32

【语音识别】基于MFCC的GMM实现语音识别matlab源码

在任意一个Automaticspeechrecognition系统中，第一步就是提取特征。换句话说，我们需要把音频信号中具有辨识性的成分提取出来，然后把其他的乱七八糟的信息扔掉，例如背景噪声啊，情绪啊等等。搞清语音是怎么产生的对于我们理解语音有很大帮助。人通过声道产生声音，声道的shape(形状？)决定了发出怎样的声音。声道的shape包括舌头，牙齿等。如果我们可以准确的知道这个形状，那么我们就可

Matlab科研辅导帮·2022-11-29 06:32

【语音识别】高斯混合模型（GMM）说话人识别【含Matlab源码 574期】

⛄一、高斯混合模型简介GMM基本框架类似的还有GMM-UBM(Universalbackgroundmodel)算法，其与GMM的区别在于：对L类整体样本训练一个大的GMM，而不像GMM对每一类训练一个

Matlab领域·2022-11-29 06:28

STC/MLLT--学习笔记

gmm建模方差使用对角矩阵的前提是假设特征之间相互独立，使用full或者block-diagonal矩阵可以对相关性的特征建模，但是参数增多。

Wsyoneself·2022-11-28 15:42

机器学习算法07 - 聚类分析

EMEM算法相当于一个框架，你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。GMM是通过概率密度来进行聚类，聚成的类符合高

请叫我子鱼·2022-11-27 19:57

python用函数绘制椭圆_python之Matplotlib画图---中文乱码，椭圆以及高斯混合模型作图。...

1.中文乱码和椭圆先看python代码和结果：importmatplotlibfrommatplotlib.patchesimportEllipse,Circleimportmatplotlib.pyplotaspltfig,ax=plt.subplots()zhfont1=matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts

weixin_39622138·2022-11-27 15:09

python opencv图像处理算法之GrabCut算法

基于要被分割对象的指定边界框开始，使用高斯混合模型估计被分割对象和背景的颜色分布（注意，这里将图像分为被分割对象和背景两部分）。简而言之，就是只需确认

我老婆周淑怡·2022-11-27 04:26

算法选择_大话异常检测之算法选择

在异常检测领域服务中，内嵌Holt-Winters、Exponential-Smoothing、Xgboost、GMM、LS

weixin_39781783·2022-11-27 01:11

python 工具变量回归_stata工具变量法一例：使用2SLS进行ivreg2估计及其检验

工具变量通常采用二阶段最小二乘法(2SLS)进行回归，当随机扰动项存在异方差或自相关的问题，2SLS就不是有效率的，就需要用GMM等方法进行估计，除此之外还需要对工具变量的弱工具性和内生性进行检验。

宇文复·2022-11-26 12:55

孤立词语音识别（2）——利用webrtcvad实现语音分割

算法说明webrtc的vad使用GMM(GaussianMixtureMode)对语音和噪音建模，通过相应的概率来判断语音和噪声，这种算法的优点是它是无监督的，不需要严格的训练。

coding-piggy·2022-11-25 16:43

EM算法与GMM算法

EM是GMM的基础，即高斯混合模型基础知识点：方差、协方差、高斯分布、极大似然估计、贝叶斯公式、K-means算法jensen不等式：f(θx+(1−θ)y)≤θf(x)+(1−θ)f(y)f(\thetax

nono_x·2022-11-25 03:19

高斯分布及归一化、标准化、零均值化

目录高斯分布的分类一维高斯分布循环高斯分布多维高斯分布混合高斯分布（GMM多个高斯核，归一化）复合型（卷积操作）密度函数乘积形式高斯变量基础高斯分布概率密度函数性质复高斯分布概率密度函数应用零均值循环对称复高斯随机变量零均值化卡方分布补充归一化标准化加性高斯白噪声高斯函数

Yangy_Jiaojiao·2022-11-24 16:47

【深度学习】生成模型：VAE(自编码器)模型解析

本文前置知识高斯混合模型和EM算法，如果不了

一穷二白到年薪百万·2022-11-24 07:23

五种常见的聚类算法总结

几种常见的聚类算法2.1K-means聚类算法1)K-means算法的流程：2）K-means算法的优缺点及算法复杂度3）K-means算法的调优与改进4）K-means算法的python代码实现2.2GMM

CVplayer111·2022-11-24 04:24

六种常见聚类算法

目录KmeansDBSCAN-基于密度的空间聚类算法谱聚类ＧＭＭ-高斯混合模型MeanShift-均值迁移层次聚类代码Kmeans聚类原则：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。

TingXiao-Ul·2022-11-24 04:22

机器学习笔记~高斯混合模型聚类

ClusteringwithGaussianMixtureModelsClusteringisanessentialpartofanydataanalysis.UsinganalgorithmsuchasK-Meansleadstohardassignments,meaningthateachpointisdefinitivelyassignedaclustercenter.Thisleadsto

zlibo丶·2022-11-23 23:35

机器学习-sklearn-高斯混合模型-学习笔记

spm_id_from=333.788&vd_source=af83080eba7b379d3fda36e341bdb195使用高斯混合模型的原因：模型可能总体不属于高斯模型分布将数据分为两个高斯模型再将他们

！小白菜！y·2022-11-23 23:33

halcon颜色检测1-使用高斯混合分类器进行颜色检测

****高斯混合分类器分类颜色*1.定义分类的颜色信息*2.在样本图像张建立ROI数据，并用对应自定义分类绑定*3.创建高斯混合模型->使用ROI数据训练高斯混合模型->创建LUT分类器*4.处理具体的目标图片

笺墨·2022-11-23 19:42

【计算机视觉】使用GrabCut算法進行前景檢測

4.高斯混合模型(GMM)對前景和背景進行建模，並將未定義的像素標記為可能的背景和可能的前景。5.圖像中的每個像素都通過虛擬邊緣虛擬連接到周圍

danyow-4·2022-11-23 14:33

cv2.findContours()报错ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)解决方案

一、报错Traceback(mostrecentcalllast):File"C:/Users/Desktop/GMM/GMM.py",line22,inim,contours,hierarchy=cv2

消灭BUG鸭·2022-11-23 13:02

Kaldi中DNN的实现

在kaldi训练过程中，DNN的训练是主要是依赖于GMM-HMM模型的，通过GMM-HMM模型得到DNN声学模型的输出结果(在get_egs.sh脚本中可以看到这一过程)。

m0_61474277·2022-11-23 03:34

语音识别入门课——week5（GMM-HMM）

1.背景知识回顾1.1特征提取数字信号的基本知识MFCC/Fbank特征1.2混合高斯模型GMMGMM模型EM算法1.3隐马尔科夫模型HMM的三个基本问题（概率问题，预测问题，学习问题）2.GMM-HMM

m0_61474277·2022-11-23 03:03

论文R语言复现 | 基于 EM 算法的高斯混合模型参数估计

高斯混合概率在众多领域都有重要应用，依据已知观测数据估计高斯模型中未知参数就显得尤为重要，由于观测值具体来自于高斯分布的哪个分模型是未知的，那么利用传统的极大似然(MLE)方法进行参数估计就变得十分困难。引入EM算法，该方法通过构造分布已知的潜变量对模型进行参数估计，经过多次迭代优化可以使估计值逐渐逼近真实值。本文主要复现该篇文章的实证部分~目录一、复现内容二、复现代码一、复现内容二、复现代码al

皖渝·2022-11-23 02:37

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