GMM

Map对象

这些地图有着与你在Google MapsforMobile(GMM)app中所看到的相同的外观，并且API暴露了许多相同的功能。
WolfCS·2013-12-01 12:00

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
·2013-11-26 15:00

运动检测（前景检测）之ViBe

个人了解的大概概括为以下一些：      帧差、背景减除（GMM、CodeBook、SOBS、SACON、VIBE、W4、多帧平均……）、光流（稀疏光流、稠密光流）、运动竞争（Moti
carson2005·2013-11-19 14:00

图像处理职位面试题汇总(3)

4.简述SVM，GMM，SIFT/SURF和LDA/PCA的基本原理？5.简述监督学习和非监督学习的区别并举例说明？6.常用的颜色空间有哪些？各有什么特征？
utimes·2013-11-07 10:00

KL(q||p)与KL(p||q) variational inferenece

不重视global，q(z)的zsubspace都对应p(z)的bigprobabilitymass,即，“重点打击”.但是q(z)的zsubspace不能cover所有p(z)大的region.例如在GMM
xyqzki·2013-10-25 16:00

图像处理算法工程师职位面试题汇总

7.GMM的基本原理和应用。8.用具体算法举例说明监督学习和非监督学习的区别。数学知识：1.贝叶斯全概率
luying12345·2013-10-16 10:43

图像处理算法工程师职位面试题汇总

7.GMM的基本原理和应用。8.用具体算法举例说明监督学习和非监督学习的区别。数学知识：1.贝叶斯全概
luying12345·2013-10-16 10:00

语音知识回顾和总结---短时频域性质

这个频域写完，后面的安排就是首先就是语音的特征，然后把VQ,DTW,HMM,GMM和语音识别系统的一些东西写下。希望这个系列可以丰富点。
u010384318·2013-10-13 00:00

层次聚类方法

 不管是GMM，还是k-means，都面临一个问题，就是k的个数如何选取？比如在bag-of-words模型中，用k-means训练码书，那么应该选取多少个码字呢？
u010064842·2013-10-06 18:00

nonparametric Bayesian 的motivation

所以我们需要换一个model，可以换成GMM，再tuning其参数，但是有的时候，还是不能达到很好的fitt
xyqzki·2013-09-04 08:00

机器学习&数据挖掘笔记_14（GMM-HMM语音识别简单理解）

   　　为了对GMM-HMM在语音识别上的应用有个宏观认识，花了些时间读了下HTK（用htk完成简单的孤立词识别）的部分源码，对该算法总算有了点大概认识，达到了预期我想要的。
·2013-08-23 07:00

运动检测（前景检测）之（二）混合高斯模型GMM

个人了解的大概概括为以下一些：帧差、背景减除（GMM、CodeBook、SOBS、SACON、VIBE、W4、多帧平均……）、光流（稀疏光流、稠密光流）、运动竞争（Motion
chenbang110·2013-08-22 09:00

运动检测（前景检测）之（一）ViBe

个人了解的大概概括为以下一些：      帧差、背景减除（GMM、CodeBook、SOBS、SACON、VIBE、W4、多帧平均……）、光流（稀疏光流、稠密光流）、运动竞争（Motion
chenbang110·2013-08-22 09:00

机器学习－GMM心得体会

这次又看了两天的GMM，之前看过一次，没看的太明白。这次在前段时间补了一阵子概率论外加昨天学习状态好，把GMM看的明白透彻了。
shaopengfei·2013-08-14 13:00

高斯混合模型

高斯混合模型本文就高斯混合模型（GMM,GaussianMixtureModel）参数如何确立这个问题，详细讲解期望最大化（EM,ExpectationMaximization）算法的实施过程。
ncztc·2013-08-06 15:00

运动检测（前景检测）之（一）ViBe

个人了解的大概概括为以下一些：      帧差、背景减除（GMM、CodeBook、SOBS、SACON、VIBE、W4、多帧平均……）、光流（稀疏光流、稠密光流）、运动竞争（Motion
·2013-07-30 19:00

运动检测（前景检测）之（二）混合高斯模型GMM

个人了解的大概概括为以下一些：帧差、背景减除（GMM、CodeBook、SOBS、SACON、VIBE、W4、多帧平均……）、光流（稀疏光流、稠密光流）、运动竞争（Motion
·2013-07-30 19:00

运动检测（前景检测）之（二）混合高斯模型GMM

个人了解的大概概括为以下一些：帧差、背景减除（GMM、CodeBook、SOBS、SACON、VIBE、W4、多帧平均……）、光流（稀疏光流、稠密光流）、运动竞争（Motion
zouxy09·2013-07-29 21:00

运动检测（前景检测）之（一）ViBe

个人了解的大概概括为以下一些：      帧差、背景减除（GMM、CodeBook、SOBS、SACON、VIBE、W4、多帧平均……）、光流（稀疏光流、稠密光流）、运动竞争（Motion
zouxy09·2013-07-29 21:00

聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut

聚类算法是ML中一个重要分支，一般采用unsupervisedlearning进行学习，本文根据常见聚类算法分类讲解K-Means,K-Medoids,GMM,Spectralclustering，Ncut
lcj_cjfykx·2013-07-15 02:00

java实现GMM算法

GMM算发步骤：1.初始化参数，包括Gauss分布个数、均值、协方差；2.计算每个节点属于每个分布的概率；3.计算每个分布产生每个节点的概率；4.更新每个分布的权值，均值和它们的协方差。
iteye_13839·2013-07-08 16:39

java实现GMM算法

GMM算发步骤： 1. 初始化参数，包括Gauss分布个数、均值、协方差； 2. 计算每个节点属于每个分布的概率； 3. 计算每个分布产生每个节点的概率； 4.
czhsuccess·2013-07-08 16:00

谱聚类

原文地址：谱聚类作者：夏天的味道如果说K-means和GMM这些聚类的方法是古代流行的算法的话，那么这次要讲的SpectralClustering就可以算是现代流行的算法了，中文通常称为“谱聚类”。
lvyuan30276·2013-07-01 16:00

GenMyModel:拥有代码生成功能的法国创新型UML工具来袭

现在，GMM的开放团队竭力寻求中国软件开发者和架构师的帮助，以便改善这个建模工具。
genmymodel·2013-06-27 21:00

GenMyModel:拥有代码生成功能的法国创新型UML工具来袭

现在，GMM的开放团队竭力寻求中国软件开发者和架构师的帮助，以便改善这个建模工具。
genmymodel·2013-06-27 21:00

GenMyModel:拥有代码生成功能的法国创新型UML工具来袭

现在，GMM的开放团队竭力寻求中国软件开发者和架构师的帮助，以便改善这个建模工具。
genmymodel·2013-06-27 21:00

聚类——层次聚类 Hierarchical Clustering

不管是GMM，还是k-means，都面临一个问题，就是k的个数如何选取？比如在bag-of-words模型中，用k-means训练码书，那么应该选取多少个码字呢？
chaoping315·2013-06-27 14:00

高斯混合模型

本文就高斯混合模型（GMM,GaussianMixtureModel）参数如何确立这个问题，详细讲解期望最大化（EM,ExpectationMaximization）算法的实施过程。
memray·2013-06-25 15:00

LDA论文导读

    1.discriminativemodel，就是由样本直接设计判别函数，例如SVM；    2.generativemodel，就是先从样本恢复概率模型——例如我们熟悉的参数方法：混合高斯模型GMM
nanjunxiao·2013-06-02 23:00

MLE， MAP， EM， GMM

MLE---MAP---EM---GMMMLE视频：http://www.youtube.com/watch?v=Rf32DQjXM5IMLEwiki：https://en.wikipedia.org/wiki/Maximum_likelihoodMAP视频：http://www.youtube.com/watch?v=kkhdIriddSIMAPwiki：http://en.wikipedia.
hencoff·2013-05-31 17:19

GenMyModel:拥有代码生成功能的法国创新型UML工具来袭

现在，GMM的开放团队竭力寻求中国软件开发者和架构师的帮助，以便改善这个建模工具。 GenMyModel是一个为软件架构师和开发者设计的创新型在线UML工具。
parisspring1990·2013-05-16 20:36

聚类算法之高斯混合模型

上一次我们谈到了用k-means进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：GaussianMixtureModel(GMM)。
sunanger_wang·2013-04-26 09:00

EM算法

在GMM、HMM、PCFG、IBM5个对齐模型以及K-Means聚类方
jazywoo123·2013-04-23 18:00

[置顶] HALCON 算子

HALCON算子函数——Chapter1:Classification 1.1Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能：把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上
z397164725·2013-04-11 18:00

背景建模(三)——以像素值为特征的方法(2)

上一篇介绍混合高斯模型(GMM)http://blog.sina.com.cn/s/blog_631a4cc40100wxyz.html不过还有几篇比较经典是在GMM上的改进：1.AnImprovedAdaptiveBackgroundMixtureModelforRealtime
STELLAR0·2013-03-31 00:00

背景建模(二)——以像素值为特征的方法(1)

混合高斯模型(GMM)当属这种方法中经典中的经典，文章题目：AdaptiveBackgroundMixtureModel
STELLAR0·2013-03-31 00:00

解决 org.springframework.dao.EmptyResultDataAccessException: Incorrect result size

Incorrect result size: expected 1, actual 0 的方法 1.捕捉这个异常然后返回null即可 String sql = "select * from gmm_model
cogoming·2013-03-25 23:00

EM方法解高斯混合模型(GMM)Matlab实现

背景：PRML第9章 9.2MixturesofGaussians中算法实现functionmodel=gmmEM(data,K,option) % %K为model数 %Reference:PRMLp438-439 tic ifnargin的估计较差，这与gmmEM的收敛条件没有对E做出约束有关
LiFeitengup·2013-03-14 15:00

3GPP 协议导读

它定義了MobilityManagement(MM/GMM)、Cal
LongZh_CN·2013-03-05 23:00

2013年 机器学习备注【聚类专题】

K均值也是基于高斯混合模型GMM的k均值的缺点初始时需要指定K
jj12345jj198999·2013-02-27 22:00

运动目标检测跟踪主流算法

运动目标跟踪主流算法大致分类不全，需要慢慢补充 一．运动目标检测 （一）背景差 1.帧差2.GMM等 背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标
loadstar_kun·2013-02-21 16:00

OpenCV_基于混合高斯模型GMM的运动目标检测

OpenCV的videomodule中包含了几种较为常用的背景减除方法，其中混合高斯模型（GaussianofMixtureModels,GMM）方法效果较好。
loadstar_kun·2013-01-28 11:28

OpenCV_基于混合高斯模型GMM的运动目标检测

OpenCV的videomodule中包含了几种较为常用的背景减除方法，其中混合高斯模型（GaussianofMixtureModels,GMM）方法效果较好。
loadstar_kun·2013-01-28 11:00

OpenCV_基于混合高斯模型GMM的运动目标检测

OpenCV的videomodule中包含了几种较为常用的背景减除方法，其中混合高斯模型（GaussianofMixtureModels,GMM）方法效果较好。 
icvpr·2013-01-15 22:00

GMM的EM算法实现

在聚类算法K-Means,K-Medoids,GMM,Spectralclustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了详细说明
zhoubl668·2013-01-08 09:00

高斯混合模型简单介绍

这里对高斯混合模型（GMM,GaussianMixtureModel）参数如何确立这个问题，详细讲解期望最大化（EM,ExpectationMaximization）算法的实施过程。
zhuzhudeailnn·2013-01-06 14:00

K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut

聚类算法是ML中一个重要分支，一般采用unsupervisedlearning进行学习，本文根据常见聚类算法分类讲解K-Means,K-Medoids,GMM,Spectralclustering，Ncut
Armily·2013-01-04 16:00

GMM的EM算法实现

在聚类算法K-Means,K-Medoids,GMM,Spectralclustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了详细说明
abcjennifer·2012-11-19 11:00

EM算法及相关概念

GMM中的EM应用步骤给定一个混合高斯模型，我们的目标就是根据参数寻找最大的似然函数。这里的参数包括均值，
workerwu·2012-11-14 00:00

聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut

聚类算法是ML中一个重要分支，一般采用unsupervisedlearning进行学习，本文根据常见聚类算法分类讲解K-Means,K-Medoids,GMM,Spectralclustering，Ncut
Rachel-Zhang·2012-11-11 13:48
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