GMM

机器学习补差（1)：EM算法

高斯混合模型（GMM）在生成式模型中，需要求给定数据X分布的概率密度函数p(X|θ）。
天津泰达康师傅·2023-10-02 16:05

使用高斯混合模型拆分多模态分布

高斯混合模型（GaussianMixtureModels，简称GMM）是一种在统计和机器学习领域中常用的概率模型，用于对复杂数据分布进行建模和分析。
deephub·2023-09-29 17:29

使用高斯混合模型拆分多模态分布

高斯混合模型（GaussianMixtureModels，简称GMM）是一种在统计和机器学习领域中常用的概率模型，用于对复杂数据分布进行建模和分析。
·2023-09-28 09:26

Open3D 进阶（11）使用GMM-Tree算法对点云配准

GMM-Tree算法一、算法原理1、主要函数2、参考文献二、代码实现三、结果展示1、点云初始位置2、配准后的位置四、测试数据本文由CSDN点云侠原创，原文链接。
点云侠·2023-09-25 12:21

高斯混合模型 Gaussian Mixture Model | GMM

高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）是一种基于概率密度函
JasonH2021·2023-09-25 03:33

完全没基础的学平面设计要怎么学？

wm=blog_gmm_xqtg需要提醒的是不要太专注于软件的使用以至于忽略的设计本身，这是很多初入行的朋友都会犯
那一阵风_492e·2023-09-25 00:06

动态面板案例分析

动态面板模型发展分为3个阶段，第1阶段是由ArellanoandBond(1991)提出的差分GMM(differenceGMM)，第2阶段由ArellanoandBover(1995)提出水平GMM，
spssau·2023-09-21 16:27

NLP（5）--自编码器

目录一、自编码器1、自编码器概述2、降噪自编码器二、特征分离三、自编码器的其他应用1、文本生成2、图像压缩3、异常检测四、VAE1、极大似然估计2、GSM3、GMM4、VAE的引出5、VAE一、自编码器
Struart_R·2023-09-16 05:35

Kaldi语音识别技术(六) ----- DTW和HMM-GMM

Kaldi语音识别技术(六)-----DTW和HMM-GMM文章目录Kaldi语音识别技术(六)-----DTW和HMM-GMM前言一、语音识别概况二、语音识别基本原理三、DTW（动态时间弯折）算法四、
Python-AI Xenon·2023-09-14 19:32

Kaldi语音识别技术(七) ----- 训练GMM

Kaldi语音识别技术(七)-----GMM文章目录Kaldi语音识别技术(七)-----GMM训练GMMtrain_mono.sh用于训练GMM训练GMM—生成文件训练GMM—final模型查看训练GMM—final.occs
Python-AI Xenon·2023-09-14 19:32

uniform机器学习极简入门6—聚类算法2(DBSCAN和层次聚类)

前面我们已经分别介绍了Kmeans和GMM聚类模型，下面我们再介绍两个很实用的聚类算法。
uniform斯坦·2023-09-10 19:06

一文读懂内生性问题之两阶段最小二乘法TSLS

是用于解决内生性问题的一种方法，除TSLS外还可使用GMM估计。内生变量是指与误差项相关的解释变量。对应还有一个术语叫‘外生变量’，是指与误差项不相关的解释变量。
spssau·2023-09-10 19:40

Halcon参考手册, 第二十四章 Segmentation，分割 (持续更新中)

第二十四章Segmentation，分割24.1Classification,分类操作符列表add_samples_image_class_gmm将图像中的训练样本添加到高斯混合模型的训练数据中。
萧泊·2023-09-08 07:45

AISHELL2脚本参数和生成文件详解（二）

local/run_gmm.shconfignjstagegmm-stagesteps/make_mfcc.sh(原脚本是steps/make_mfcc_pitch.sh)steps/make_fbank.sh
氢离子游离·2023-09-07 23:43

2000-2021年上市公司全要素生产率数据（OLS法、OP法、LP法、GMM法、FE法）（含原始数据+计算代码+结果）

2000-2021年上市公司全要素生产率数据（OLS法、OP法、LP法、GMM法、FE法）（含原始数据+计算代码+结果）1、时间：2000-2021年2、指标：股票代码、年份、证券代码、固定资产净额、营业总收入
m0_71334485·2023-09-07 22:50

互助问答第14期：工具变量和多重共线性

对短面板数据进行GMM回归的时候，遇到两种情况：①工具变量通过了弱工具变量检验、识别不足和过度识别检验，再用DM检验的时候还是显著的；②工具变量通过了弱工具变量检验、识别不足和过度识别检验，但用DM检验的时候不是显著的
学术苑·2023-09-07 10:10

使用高斯混合模型进行聚类

一、说明高斯混合模型（GMM）是一种基于概率密度估计的聚类分析技术。它假设数据点是由具有不同均值和方差的多个高斯分布的混合生成的。它可以在某些结果中提供有效的聚类结果。
无水先生·2023-09-07 04:17

算法_EM算法

无监督的K-means、GMM算法，就属于包含了隐变量的例子。又如：假设有三枚硬币A、B、C，每个硬币正面出现的概率是π、p、qπ、p、q。进行如下的掷硬币实验：先掷硬币A，正面向上选B，反面
梦游的猫头鹰·2023-09-06 10:18

EM算法的形式化推导

EM算法的形式化推导：——序：EM算法的思想在K_Means，GMM,Semi-GMM,HMM，等算法/模型中均有应用，事实上，对于任何带有隐变量的问题，都可以用EM来求解，可以说EM是机器学习中的一个极其重要的算法
MasterQKK 被注册·2023-08-30 08:53

Opencv图像分割 -- GMM（高斯混合模型）方法

一、高斯混合模型高斯混合模型（GaussianMixtureModel）通常简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类法，该方法使用了高斯分布作为参数模型，并使用了期望最大（ExpectationMaximization
焦糖甜饼~·2023-08-27 15:08

基于GMM的一维时序数据平滑算法

本文将介绍我们使用高斯混合模型(GMM)算法作为一维数据的平滑和去噪算法。假设我们想要在音频记录中检测一个特定的人的声音，并获得每个声音片段的时间边界。
·2023-08-27 10:05

EM算法估计beta混合模型参数

normalisedloss{li∈[0,1]}i=1n\{l_i\in[0,1]\}_{i=1}^n{li∈[0,1]}i=1n之后，用beta混合模型（BMM）拟合两个峰，此前的一篇[3]是用高斯混合模型（GMM
HackerTom·2023-08-24 20:03

机器视觉之背景扣除

OpenCV提供了许多用于背景扣除的函数和方法，其中最常用的是基于高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）的背景扣除方法。
奋进的大脑袋·2023-08-21 17:05

基于MFCC特征提取和GMM训练的语音信号识别matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1MFCC特征提取4.2GaussianMixtureModel（GMM）4.3.实现过程4.4应用领域5.算法完整程序工程
简简单单做算法·2023-08-17 08:14

第五讲 GMM-HMM模型学习笔记

目录1.基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统a.训练（前向后向训练/Viterbi训练）b.解码2.基于单音素的GMM-HMM语音识别系统a.音素/词典b.训练c.解码3.基于三音素的GMM-HMM语音识别系统
handsomeMB·2023-08-11 10:20

第三讲 GMM以及EM算法学习笔记

目录1.潜变量模型的学习2.K-Means聚类模型3.GMM模型和参数的估计**4.EM算法**5.总结6.作业代码1.潜变量模型的学习 日常生活中，我们能够直接观测到的变量叫做观测变量。 
handsomeMB·2023-08-11 10:50

Open3D 进阶（4）高斯混合点云聚类

一、算法原理1、原理概述  高斯混合聚类(GMM)算法假设数据点是由一个或多个高斯分布生成的，并通过最大似然估计的方法来估计每个簇的高斯分布的参数，可以用来对数据进行分类。
点云侠·2023-08-08 10:27

KMeans算法与GMM混合高斯聚类

一、K-MeansK-Means是GMM的特例（硬聚类，基于原型的聚类）。假设多元高斯分布的协方差为0，方差相同。K-Means算法思想对于给定的样本集，按照样本间的距离，将样本集划分为K个簇。
qw_6918966011·2023-08-07 17:54

机器学习：混合高斯聚类GMM（求聚类标签）+PCA降维（3维降2维）习题

使用混合高斯模型GMM，计算如下数据点的聚类过程：Data=np.array([1,2,6,7])均值初值为:μ1,μ2=1,5权重初值为:w1,w2=0.5,0.5方差:std1,std2=1,1K=
supeerzdj·2023-08-06 12:59

【MATLAB第61期】基于MATLAB的GMM高斯混合模型回归数据预测

【MATLAB第61期】基于MATLAB的GMM高斯混合模型回归数据预测高斯混合模型GMM广泛应用于数据挖掘、模式识别、机器学习和统计分析。其中，它们的参数通常由最大似然和EM算法确定。
随风飘摇的土木狗·2023-07-29 13:01

AI大语音（十）——N-gram语言模型（深度解析）

上一专题搭建了一套GMM-HMM系统，来识别连续0123456789的英文语音。但若不是仅针对数字，而是所有普通词汇，可能达到十几万个词，解码过程将非常复杂，识别结果组合太多，识别结果不会理想。
AI大道理·2023-07-29 01:57

【语音识别】- 声学，词汇和语言模型

在上一篇文章中，我们学习了HMM和GMM的基础知识。现在
无水先生·2023-07-29 01:55

【NLP】语音识别 — GMM， HMM

一、说明在语音识别的深度学习（DL）时代之前，HMM和GMM是语音识别的两项必学技术。现在，有将HMM与深度学习相结合的混合系统，并且有些系统是免费的HMM。我们现在有更多的设计选择。
无水先生·2023-07-28 05:46

kaldi 源码分析(十) - gmm-init-mono.c分析

一直没有搞明白hmm-gmm之间是通过什么联系起来的，花了些时间查代码，看到最直观联系的就是gmm-init-mono工具。
走在成长的道路上·2023-07-26 01:52

基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法（Python&matlab代码实现）

针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基于高斯混合模型(GMM)聚类的风电场短期功率预测方法。方法结合数据分布特征,利用GMM聚类将大型风电场划分为若干机组群,借助贝叶
然哥依旧·2023-07-25 13:16

stata面板数据gmm回归_12短动态面板数据模型1-差分GMM估计-Stata软件操作教程

教程列表：4固定效应变截距面板数据模型Stata软件操作教程7Hausman固定效应随机效应检验-面板数据模型Stata软件操作教程3混合面板数据模型-Stata软件操作教程1数据输入-面板数据模型Stata软件操作教程8面板单位根LLC、IPS检验1-Stata软件操作教程8面板单位根检验2-Stata软件操作教程9变系数面板数据模型1-Stata软件操作教程9变系数面板数据模型2-Stata软
卖家胖蝌蚪·2023-07-24 21:00

stata面板数据gmm回归_12短动态面板数据模型2-系统GMM估计-Stata软件操作教程

教程列表：4固定效应变截距面板数据模型Stata软件操作教程7Hausman固定效应随机效应检验-面板数据模型Stata软件操作教程3混合面板数据模型-Stata软件操作教程1数据输入-面板数据模型Stata软件操作教程8面板单位根LLC、IPS检验1-Stata软件操作教程8面板单位根检验2-Stata软件操作教程9变系数面板数据模型1-Stata软件操作教程9变系数面板数据模型2-Stata软
weixin_39974400·2023-07-24 21:00

python开发halcon视觉_Halcon视觉检测——使用分类器分类

Halcon中常用的分类器有GMM(高斯混合模型)、NeuralNets(神经网络)、SVM(支持向量机)等。一般应付常见的分类问题，这些就足够了。
in whitney·2023-07-22 09:53

基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法（Python&matlab代码实现）

针对大型风电场的功率预测采用单点位风速外推预测代表性差的局限,提出基于高斯混合模型(GMM)聚类的风电场短期功率预测方法。方法结合数据分布特征,利用GMM聚类将大型风电场划分为若干机组群,借助贝叶
数学建模与科研·2023-07-20 20:21

深度学习基础——通过PyTorch构建神经网络实现1维/2维序列分类

在该例子当中，所有的训练数据和测试数据都是通过高斯混合模型GMM生成的：importnumpyasnpfromsklearn.mixtureimportGaussianMixtureimporttorchimportto
鹅毛在路上了·2023-06-23 14:15

学习Kaldi：中文Aishell项目（上）

完整的AiShell例子包含GMM-HMM和神经网络
陈闽ChenMin·2023-06-20 07:15

11 GMM——高斯混合模型

文章目录11GMM——高斯混合模型11.1模型介绍11.2通过MLE估计参数11.3EM求解11GMM——高斯混合模型11.1模型介绍从几何角度来说：高斯混合模型表示：加权平均——由多个高斯分布混合叠加而成
hanhan不是很憨憨·2023-06-11 08:35

动态gmm模型学习笔记1-数据类型

学习来源：横截面数据、时间序列数据、面板数据_CWS_chen的博客-CSDN博客_截面数据从时空维度来看，可以将计量经济学中应用的数据氛围三类：横截面数据(cross-sectionaldata)、时间序列数据(time-seriesdata)、面板数据(paneldata)或纵向数据(longitudinaldata)1.横截面数据(cross-sectionaldata)指在某一时点收集的不
拖延症抗争实录·2023-06-11 00:47

任务参数化高斯混合模型（task-parameterized Gaussian mixture model，TP-GMM）

3.任务参数化高斯混合模型3.1TP-GMM3.2TP-GMM参数正则化4.扩展到任务参数化的子空间聚类5.从演示的混合模型合成运动5.1高斯混合回归5.2具有动态特征的GMM(trajectory
陈三章·2023-06-10 22:19

基于GMM的一维时序数据平滑算法

本文将介绍我们使用高斯混合模型(GMM)算法作为一维数据的平滑和去噪算法。假设我们想要在音频记录中检测一个特定的人的声音，并获得每个声音片段的时间边界。
deephub·2023-06-10 22:46

利用kmeans或kshape聚类分析对归一化的无量纲时间-降雨序列进行聚类

聚类算法有许多种，常见的有K-means、层次聚类、DBSCAN、GMM等。K-means算法的原理是：首先随机选择K个初
全栈若城·2023-06-07 16:56

PyTorch深度学习实战 | 高斯混合模型聚类原理分析

01、问题描述为理解高斯混合模型解决聚类问题的原理，本实例采用三个一元高斯函数混合构成原始数据，再采用GMM来聚类。
TiAmo zhang·2023-04-21 13:37

利用EM算法对高斯混合模型GMM进行求解

高斯混合模型高斯混合算法GMM和大家比较熟悉的k-Means算法同属聚类算法的一种。在分类或者搜索算法中，我们对一些样本进行聚类后可以对新的数据进行分类。
亚古兽要进化·2023-04-19 01:55

GMM算法

高斯混合模型聚类(GaussianMixtureMode，GMM)高斯混合模型是一种概率式的聚类方法，它假定所有的数据样本x由k个混合多元高斯分布组合成的混合分布生成。
lyyiangang·2023-04-18 21:28

stata外部命令大全（包含面板门槛、系统GMM、空间计量、Pvar、中介效应等）

1、数据来源：自主整理2、时间跨度：无3、区域范围：无4、指标说明：该些外部命令包含面板门槛、系统GMM、空间计量、pvar、中介效应等涵盖全部以下是部分命令截图：空间计量：系统GMM（动态广义矩估计）
samLi0620·2023-04-15 23:58
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