GMM

Day 685：机器学习笔记（14）

GMM意思是说这些概率分布函数为高斯分布。高斯分布是一种常见的概率分布。
kafkaliu·2020-04-11 09:29

06 EM算法 - 案例一 - EM分类初识及GMM算法实现

05EM算法-高斯混合模型-GMM多元正态分布-multivariate_normalAPI参考链接:https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/genindex.htmlhttp
白尔摩斯·2020-04-11 03:25

艳遇吧！老马！（下）

然后当女孩出现时，睿智的我一下子看出了危机的到来，这个形态实在独具特色的生物再接下来的几个小时可能会对老马的内心造成一生的阴影，而此时的老马尚未发觉……（接上文）万有引力定律公式（F=GMm/r的平方）
吴凡风之翼·2020-04-10 09:14

机器算法第一次作业

1、Python环境及piplist截图学习笔记：建模——预测机器学习的一般流程：数据收集——数据请理——特征工程——数据建模机器学习的方法：线性回归、EM算法、GMM与图像、图像的卷积、去均值ICA分离
zlkang·2020-04-08 18:00

[机器学习]GMM混合高斯模型思想

前言GMM的全称是GuassianMixtureModel。碰到一个新概念，我们可以从是个角度来理解：是什么（定义-这个东西的定义是啥）？做什么（目的-这个东西用来干啥）？
st0rm23·2020-04-06 10:27

【学酥笔记·物】1.0万有引力与航天

轨道定律②面积定律③周期定律万有引力定律公式：F=Gm1m2/r²万有引力与重力的关系在地表：万有引力有两个分力:重力和向心力(自转作用)·两极·赤道但因为地球自转角速度很小，所以一般情况下认为：F=GMm
岁鹿今天好好学习没·2020-04-06 02:22

1-机器学习概述

Anaconda3，并在PyCharm中使用anaconda部署python环境2）视频学习笔记机器学习基本概念：机器学习分类：建模的基本过程：机器学习一般流程：机器学习算法：线型回归、rate、Loss、GMM
木朽花·2020-04-05 20:00

《记忆大师》寒假特训营震撼来袭

17年独立培养26名世界记忆大师儿童组总冠军少年记忆大师预告:12月31号晚上7点，世界记忆大师“强战队”教练王纬治GMM,将在QQ里面为大家答疑分享，讲述他大半年以来成为世界记忆大师的心路历程，敬请期
脑力师雷13997684309·2020-04-05 18:42

机器学习概述

1、Python环境及piplist截图2、学习笔记2.1机器学习概论建模——预测机器学习的一般流程：数据收集——数据请理——特征工程——数据建模机器学习的方法：线性回归、EM算法、GMM与图像、图像的卷积
M.R.J·2020-04-03 19:00

【机器学习实战】利用EM聚类算法对王者荣耀英雄进行聚类

目录一、EM算法的步骤二、EM算法的工作原理三、在sklearn中创建GMM模型四、工作流程五、实战环节1.导包2.加载数据3.数据可视化分析4.特征工程5.数据规范化6.建模并产生结果，写入文件7.显示聚类后的结果
AI阿聪·2020-04-03 17:32

EM Algorithm

ExpectationMaximizationAlgorithmEM算法和之前学的都不太一样，EM算法更多的是一种思想，所以后面用几个例子讲解，同时也会重点讲解GMM高斯混合模型。
冒绿光的盒子·2020-03-29 18:38

05 EM算法 - 高斯混合模型 - GMM

04EM算法-EM算法收敛证明GMM(GaussianMixtureModel,高斯混合模型)是指该算法由多个高斯模型线性叠加混合而成。每个高斯模型称之为component。
白尔摩斯·2020-03-28 23:12

【python opencv】背景、前景分离

BackgroundSubtractorMOG2：https://docs.opencv.org/3.1.0/d7/d7b/classcv_1_1BackgroundSubtractorMOG2.html前景检测（GMM
夏小新也·2020-03-28 02:16

孩子们的最爱，迷你mm豆杏仁饼干

黄油140g白砂糖80g鸡蛋一只低粉270g杏仁粉40gmm豆适量▶制作步骤看这里！▲将黄油和白
一朵美厨·2020-03-26 17:17

图像处理之高斯混合模型

一：概述高斯混合模型(GMM)在图像分割、对象识别、视频分析等方面均有应用，对于任意给定的数据样本集合，根据其分布概率，可以计算每个样本数据向量的概率分布，从而根据概率分布对其进行分类，但是这些概率分布是混合在一起的
dagailv·2020-03-16 16:45

EM（Expectation Maximization 期望最大化）算法和GMM算法

EM（ExpectationMaximization期望最大化）是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。其每次迭代由E、M两步构成。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含变量。它经过两个步骤交替进行计算：计算期望（E步），基于现有的模型参数（或者随机初始化的模型）对隐含变量的值进行猜测（估计），利用
GSmate·2020-03-15 10:46

高斯混合模型丨数析学院

高斯混合模型（Gaussianmixturemodel，GMM）是常见的一种概率模型类统计学习方法，它通过样本的概率密度分布估计来解决数据样本的聚类问题，在生物学统计与医学统计领域有着广泛的应用。
Datartisan数据工匠·2020-03-14 19:46

高斯混合模型

GaussianMixtureModel事实上，GMM和k-means很像，不过GMM是学习出一些概率密度函数来（所以GMM除了用在clustering上之外，还经常被用于densityestimation
程序猿爱打DOTA·2020-03-12 15:03

我们都是你的士兵

退一万步说就算是就是暖暖拜托涛哥他们给他拉票也是证明人家真的关系好这不是某些人酸暖暖的理由第二种是这是GMM公司
徐浩的小硬币·2020-03-08 19:27

EM算法及实现

周志华老师在《机器学习》里这样评价EM算法：EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习里有着极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型（Gaussianmixturemodel，简称GMM）的参数。
eryesanye·2020-03-08 04:18

图像处理之高斯混合模型

一：概述高斯混合模型(GMM)在图像分割、对象识别、视频分析等方面均有应用，对于任意给定的数据样本集合，根据其分布概率，可以计算每个样本数据向量的概率分布，从而根据概率分布对其进行分类，但是这些概率分布是混合在一起的
斯文小蚂蚁·2020-03-07 02:33

高斯混合模型（GMM）及EM算法的初步理解

1、什么是高斯混合模型[1]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
龙鹰图腾223·2020-03-04 07:49

2016-06-01 今日收集

"常见机器学习算法实现代码(DeepLearningTutorials/PCA/kNN/logisticregression/ManifoldLearning/SVM/GMM/DecisionTree/
hzyido·2020-02-29 16:46

论文翻译：2000_narrowband to wideband conversion of speech using GMM based transformation

论文地址：基于GMM的语音窄带到宽带转换博客作者：凌逆战博客地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12151027.html摘要在不改变现有通信网络的情况下，利用窄带语音重建宽带语音是一个很有吸引力的问题
凌逆战·2020-02-26 17:00

哎 实习之前的日子真烦躁

谱聚类算法，计算相似度矩阵，但是sklearn输入需要一个样本一行数据，就是向量模式，但是音频样本特征是矩阵形式，帧数N*维度D，如果每一帧首尾相接，变为一个1*ND的超向量的话，就要先做GMM,高斯数如果取
恁都靠边·2020-02-26 01:41

模式识别课程(二)-高斯混合模型EM算法GMM实现 python

有问题欢迎在交流区探讨学习，QQ：761322725码字不易，好心人随手点个赞GMM-EM观测的数据情况c为类别数量，即高斯模型的数量参数估计的目标以两类为例，即高斯分布的均值和方差，以及两类的分布概率
阿瑟_f7b5·2020-02-24 10:21

补充：理解EM算法

典型的应用：GMM、pLSA正文算法分成两步：E步和M步Paste_Image.pngE步：根据参数初始值或上一次迭代的模型参数来计算出隐性变量的后验概率（分布），其实就是隐性变量的期望。
mingyan926·2020-02-23 16:22

oepncv计算机图像处理教程 oepncv教程视频 opencv人脸识别教程（视频+源码+课件）

41.2M]┃┣━━课程配套代码与图片.zip[10.6M]┃┣━━03-KMeans方法-数据聚类.ts[80.9M]┃┣━━04-KMeans方法-图像分割.ts[99.6M]┃┣━━05-高斯混合模型(GMM
java20192019·2020-02-15 16:40

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
奇怪君996·2020-02-13 00:09

聚类与应用

谱聚类rbfkernel原型聚类：Kmeans、GMM高斯混合模型【独立的cluster】有些聚类算法是可以看作树状的重叠，不用输入kkmeans的损失函数是每个类到中心点的平方误差和，且损失函数的最小化是一个
士多啤梨苹果橙_cc15·2020-02-12 19:49

OpenCV 颜色追踪的示例代码

FPS每秒帧数背景消除建模BSMBackgroundSUbtractionBS算法图像分割(GMM-高斯混合模型)机器学习(KNN-K临近)#include#include#include#include
Laniakea·2020-01-15 08:21

韩流日流之后“泰流”汹涌：GMM能成为内地影视风潮的搅局者吗？

和日韩、欧美相比，泰国的影视作品在中国市场上一直存在感稀薄，我们在过去的十年间基本形成了与之相处的固定模式：偶尔有话题性极强的电影，上映后却仅仅拿下百万票房；电视台播着鲜艳的热带风情色调的“小语种”电视剧，就连妈妈看到了都想换到CCTV-13。然而在今年，泰国的影视迎来了巨大的进步。先是10月13日上映的电影《天才枪手》三天拿下超过1亿的票房，打破动作片《冬荫功2：拳霸天下》在中国创下的1157万
深壹·2020-01-08 02:47

GMM 简介与 Stata 实现

 原文：DavidM.Drukker，Understandingthegeneralizedmethodofmoments(GMM):Asimpleexample译者：童天天(中南财经政法大学)Stata
stata连享会·2020-01-08 00:01

MATLAB用“fitgmdist”函数拟合高斯混合模型(一维数据)

MATLAB用“fitgmdist”函数拟合高斯混合模型(一维数据)作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/在MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM
凯鲁嘎吉·2020-01-06 22:00

20170927关于masked-EM的协方差

1.问题来源对于masked_EM算法，其实是GMM（高斯混合模型）算法的扩展版本，那么masked_EM算法也同样分E步和M步进行迭代，具体过程如下：M步：E步：我们可以看到在M步计算出sigma后，
sunshiner2018·2020-01-04 17:01

图像处理之高斯混合模型

一：概述高斯混合模型(GMM)在图像分割、对象识别、视频分析等方面均有应用，对于任意给定的数据样本集合，根据其分布概率，可以计算每个样本数据向量的概率分布，从而根据概率分布对其进行分类，但是这些概率分布是混合在一起的
斯文小蚂蚁·2020-01-03 10:52

分享几个手机软件可以直接获得支付宝集分宝

元集分宝获取也有很多方式，我这就给出几个手机app应用下面是应用列表（邀请码输不输随意的啦）1.一淘下载链接：http://t.cn/R9xulqB邀请码：59GDN2.淘粉吧下载链接：http://t.cn/E22gmM93
幻享喵喵·2020-01-02 18:36

理解HCLG

理解HCLGHCLG1整体图2理解状态关系2.1基础概念2.2transition-state2.3transition-id可视化理解2.4理解GMM输出transition-id3理解DNN代替GMM
zhulinniao·2020-01-01 22:24

[学习笔记] EM算法、GMM - Demo

EM算法、GMM-DemoIntro这一节学习内容为概率图模型里的一节，因为下午在跑程序手里也没什么事情干，写个EM的demo记录一下。本文也不是来推导过程的，只是方法和代码记录，推导请看其他博客。
aoru45·2019-12-31 01:00

我们基于kaldi开发的嵌入式语音识别系统升级成深度学习啦

先前的文章《三个小白是如何在三个月内搭一个基于kaldi的嵌入式在线语音识别系统的》说我们花了不到三个月的时间搭了一个基于kaldi的嵌入式语音识别系统，不过它是基于传统的GMM-HMM的，是给我们练手用的
davidtym·2019-12-30 08:00

chipseq 分析中macs2安装的一个debug过程

condacreate-nchipseqpython=2sourceactivatechipseqcondainstallmacs2smacs2callpeak-cIgGold.bam-tRYBP.bam-q0.05-fBAM-gmm-nRYBP
labrador1986·2019-12-23 23:04

十二.聚类算法：K-Means和GMM

聚类算法是一种无监督机器学习模型，可以直接从数据内在的性质中学习最优的划分结果或者确定离散标签类型。k-maens算法在不带标签的多维数据集中寻找确定数量的簇。最优的聚类结果需要符合以下两个假设：（1）“簇中心点”（clustercenter）是属于该簇的所有数据点坐标的算术平均值；（2）一个簇的每个点到该簇中心点的距离，比到其他簇中心点的距离短。这两个假设是k-means模型的基础。k-maen
愿风去了·2019-12-18 23:45

我自己用C++写了个GMM(Gaussian mixture model)模型

我自己用C++写了个GMM(Gaussianmixturemodel)模型Writtenforanassignment之前粗粗了解了GMM的原理，但是没有细看，现在有个Assignment让用C++手写一个
别再闹了·2019-12-14 21:00

EM算法

Estep:得到Q函数Mstep:求使Q函数最大的高斯混合模型GMM高斯：高斯分布多个高斯分布叠加而成x：观察变量z：隐变量，表示的对应的样本x属于哪一个高斯分布。
Vophan·2019-12-12 20:57

做自己喜欢的事情赚到钱是一种什么体验？

今天的标题这样子起，是因为周末打龙之谷做出了2个359的板子，昨天挂GMM上卖到了2750RMB，我也不晓得实际转账到支付宝里能有多少（今天中午才到账），但是已经很令人兴奋了好不好！！！
設計師夜貓紙·2019-12-12 00:49

opencv3/C++关于移动对象的轮廓的跟踪详解

使用opencv提供的背景去除算法（KNN或高斯混合模型GMM）去除背景，然后将获取的目标二值化后通过筛选目标轮廓获得目标位置。
阿卡蒂奥·2019-12-11 15:01

Kaldi(A0)安装

自己的学习路径首先是看了一下语音识别的原理，然后了解到了传统的HMM-GMM模型，并研究Kaldi的sh脚本，研究
Seeker_zz·2019-12-08 14:36

Python：EM(期望极大算法)实战

前提准备Jupyternotebook或Pycharm火狐浏览器或Chrome浏览器win7或win10电脑一台网盘提取csv数据需求分析实现高斯混合模型的EM算法(GMM_EM)高斯混合模型是多个高斯模型的线性叠加而成的
nineteens·2019-12-04 10:57

台大数位语音处理第四课part1

连续的比较复杂，需要用函数（GMM）拟合。离散的简单，用矩阵描述即可。
马尔克ov·2019-12-01 21:29

零散机器学习问题

二、GMM和k-means的比较相同点均为无监督方法，都是迭代执行的算法，且迭代的策略也相同：算法开始执行时先对需要计算的参数赋初值，然后交替执行两个步骤，一个步骤是对数据的估计
apricoter·2019-12-01 09:17
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