GMM

【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）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论留言私信~~~模型聚类模型（Model）聚类假定每个簇符合一个分布模型，通过找到这个分布模型，就可以对样本点进行分簇。在机器学习领域，这种先假定模型符合某种概率分布（或决策函数），然后在学习过程中学习到概率分布参数（或决策函数参数）的最优值的模型，称为参数学习模型。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

【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

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

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

EM算法和GMM

第7和第8章，主要讲解EM算法和GMM。论文讲解浅显易懂，但有些内容不完整。比如，没有写出来协方差Σ的求解过程，没有具体的实例应用。
zhengjihao·2022-12-13 10:22

个人学习笔记：EM与GMM算法

本篇文章为个人学习EM算法框架时的笔记，其中主要参考了李航老师的《统计学习方法》这本书以及PRML，中间有一些内容是从其他一些网络资料上摘抄下来的，具体来源比较杂，这里就不一一列出了，如有侵权请联系删除。1、EM算法1.1、示例：抛硬币问题有两枚硬币，不均匀，随机选择一枚抛掷10次，然后再选择一枚抛掷10次，总共进行5次选择，记H为正面，T为反面，如下：第一次：5H5T第二次：9H1T第三次：8H
ZJ&ZYQ·2022-12-13 10:18

gmm聚类python_GMM与EM算法的Python实现

高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型，通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计。本教程中，我们自己动手一步步实现高斯混合模型。
weixin_39925959·2022-12-13 10:47

c4.5算法python实现_GMM与EM算法的Python实现

高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型，通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计。本教程中，我们自己动手一步步实现高斯混合模型。GMM以及EM的完整python代码请看这里。
weixin_39609622·2022-12-13 09:46

GMM高斯混合模型及EM算法(matlab和python实现)

【完整代码】因文章原因，我将GMM实现的matlab和python完整代码放到了我的GitHub了，可以下载验证：GMM实现的matlab和python完整代码https://github.com/taw19960426
唐维康·2022-12-13 09:14

EM算法在GMM中的应用与python实现

文章目录一、混合高斯分布1-1GMM概要1-2由边缘概率引出的隐变量1-3隐变量后验概率1-4完整数据集合以及不完整数据集合1-5最大似然估计二、推导2-1EM在GMM中的应用2-1-1μ\muμ最优解
dhj_tsukuba·2022-12-13 09:06

小白都能了解的聚类算法之一(Kmeans与GMM)

项目github地址：bitcarmanleeeasy-algorithm-interview-and-practice欢迎大家star，留言，一起学习进步1.标准Kmeans经典的标准kmeans算法无需多言，每个无监督学习的开场白一般都是标准kmeans算法。具体的原理不再多言，可以参考之前的文章：https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/detai
bitcarmanlee·2022-12-13 09:35

EM算法求解一维特征GMM模型纯Python实现（无numpy）

importmathimportmatplotlib.pyplotaspltdefload_data():data=[]withopen('./dataset.txt','r')asfp:forlineinfp.readlines():data.append(float(line.strip()))returnArray(data)classArray:def__init__(self,value
kascas·2022-12-13 09:03

python面板数据分析代码_对于大面板数据，回归就绪格式的Excel到Python？

试图从Excel中获取一些大面板数据到python中，所以我可以做一些GMM/横截面面板数据回归分析(想想sci-kit软件包)。
weixin_39706127·2022-12-13 07:04

浅浅认识一下聚类算法

目录1.聚类算法的简介2.常见的聚类算法K-MEANS聚类算法均值偏移聚类算法GMM的期望最大化聚类1.聚类算法的简介聚类算法是一种典型的无监督学习算法，将相似的样本自动归类到一个类别当中。
邱髓仙素·2022-12-10 20:59

机器学习之---EM算法

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42550815EM算法有很多的应用，最广泛的就是GMM混合高斯模型、聚类、HMM、基于概率的PLSA模型等等
zxyhhjs2017·2022-12-10 15:38

GMM之隐变量

GMM之隐变量在GMM中，我们会用到隐变量这个概念，那么隐变量到底是什么？它的作用是什么呢，接下来我们具体分析。1.为什么要引入隐变量Z?
zeronose·2022-12-09 17:15

机器学习之高斯混合模型(GMM)及python实现

高斯混合模型高斯混合模型简介:高斯混合模型是一种无监督聚类算法，一般使用EM算法进行求解。KmeansVSGMM：Kmeans算法本质上用的也是EM算法求解的。本章节内容参考了李航博士的《统计学习方法》本节不同之处在于分析讨论了多维度空间的高斯混合模型1高斯混合模型推导1.1高斯混合模型定义：高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型：p(y∣θ)=∑k=1Kαkϕ(y∣θk)(1)p(y|\th
董蝈蝈·2022-12-09 11:53

机器学习基础专题：高斯混合模型和最大期望EM算法以及代码实现

而高斯混合模型(GaussianMixtureModels,GMM)是混合模型中最常见的一种。zzz代表该数据点是由某一个高斯分布产生的。π\piπ在这里是指该点属于哪一个高斯分布的先验概率。
野营者007·2022-12-09 11:23

机器学习强基计划7-4：详细推导高斯混合聚类(GMM)原理(附Python实现)

目录0写在前面1高斯概率密度2混合高斯分布3GMM算法3.1定义3.2参数估计4Python实现4.1算法流程4.2E步4.3M步4.4可视化0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用
Mr.Winter`·2022-12-09 11:21

有趣的开源软件 语音识别工具Kaldi 一

目前支持GMM-HMM、SGMM-HMM、DNN-HMM等多种语音识别的模型的训练和预测。
阿拉蕾二·2022-12-09 07:45

用pytorch+CTC+WFST实现汉语语音识别

语音识别实验比可选的工具有kaldi，wav2letter，espnet等，使用比较广泛工具是kaldi，但是对于前端语音处理的部分，我觉得kaldi所使用的HMM-GMM方式相当的不直观，Kaldi所使用的
lixinyu99·2022-12-09 07:41

语音识别之Kaldi：神经网络实战

之前学习了基于GMM-HMM的传统语音识别：GMM-HMM其中也包含Kaldi架构的简介，语音数据的预处理，特征提取等过程。今天学习基于神经网络的语音识别。神经网络训练脚本以TDNN为例。
BarbaraChow·2022-12-09 07:04

【语音】语音识别中的HMM-GMM模型：从一段语音说起

语音识别中的HMM-GMM模型：从一段语音说起虽然现在端到端语音识别模型可以直接对后验概率建模，可以不需要HMM结构了。
佰宝·2022-12-08 08:06

kaldi HMM-GMM全部训练脚本分解

train_mono.shtrain_deltas.shtrain_lda_mllt.shtrain_sat.shtrain_mono.sh单音素训练脚本：//初始化，[topofeats]->[0.mdltree]gmm-init-mono
weixin_30446613·2022-12-08 08:03

语音识别学习记录 [GMM-HMM、DNN-HMM、MMI/BMMI/MPE/sMBR]

而且前几天分别看了GMM和HMM，各自原理大概明白了，但是还不太清楚它们是怎么和语音识别联系起来的，今天特地看了几篇博客去了解了一下GMM、HMM具体是如何和语音识别联系到一
WePlayDirty·2022-12-08 08:32

语音识别入门第五节：基于GMM-HMM的语音识别系统

目录基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统训练解码基于单音素的GMM-HMM语音识别系统音素/词典训练解码基于三音素的GMM-HMM语音识别系统三音素决策树基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统语音识别中
安静_xju·2022-12-08 08:32

kaldi部分训练方法DNN-HMM模型

kaldi部分训练方法语音识别基本概念DNN-HMM模型语音识别框架都是基于GMM-HMM的，然而浅层的模型结构的建模能力有限，不能捕捉获取数据特征之间的高阶相关性。
执刀人·2022-12-08 08:32

Kaldi GMM-HMM中GMM成分更新过程

KaldiGMM-HMM中GMM成分更新过程在使用kaldi的脚本的时候，发现在训练gmm-hmm模型的时候，就指定了总的混合高斯的数量totgauss，但是每个phone的发射状态是一个gmm，每个gmm
风雨践行者·2022-12-08 08:32

kaldi HMM-GMM 全部训练脚本分解

blog.csdn.net/chinatelecom08/article/details/81875547##train_mono.sh单音素训练脚本：//初始化，[topofeats]->[0.mdltree]gmm-init-mono
_dahu_·2022-12-08 08:50

GMM-HMM kaldi 详解

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。
Xwei1226·2022-12-08 08:19

语音识别之Kaldi学习GMM-HMM

语音识别之Kaldikaldi语音识别理论与实践课程学习。前面的博客介绍了语音识别的基础知识及原理。现在开始学习实战。以Kaldi框架为基础。Kaldi是一个有全套的语音识别代码的工具，由DanPovey博士和捷克的BUT大学联合开发，最早发布于2011年，底层代码使用C++编写，接口采用shell和python，覆盖了统计模型和深度学习方法，操作灵活，易于扩展，开发者更为活跃。语音识别流程：目前
BarbaraChow·2022-12-08 08:15

什么是无监督学习？

训练集有输入有输出是有监督，包括所有的回归算法分类算法，比如线性回归、决策树、神经网络、KNN、SVM等；训练集只有输入没有输出是无监督，包括所有的聚类算法，比如k-means、PCA（主成分分析）、GMM
地瓜稀饭不加糖·2022-12-07 12:58

三维点云学习（3）8- 实现Spectral

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
KaHoWong·2022-12-06 12:19

HALCON算子函数——Chapter 15 : Segmentation

Chapter_15:Segmentation15.1Classification1.add_samples_image_class_gmm功能：将从图像中获取的测试样本添加到高斯混合模型的测试数据库中。
龙舞天涯·2022-12-06 07:18

K-Means(K均值)、GMM(高斯混合模型)，通俗易懂，先收藏了！

2.5K-Means优缺点及改进3.高斯混合模型(GMM)3.1GMM的思想3.2GMM与K-Means相比4.聚类算法如何评估5.代码实现1.聚类算法都是无监督学习吗?什么是聚类算法？
mantchs·2022-12-05 12:33

python广义矩估计_怎么用软件做广义矩估计GMM的参数估计？

iteratedGMM,continuousupdatedGMM的具体算法；二、你给的这个矩条件与LS之间的关系；三、广义经验似然估计；四、估计求解；五、MonteCarlo模拟研究一、三种算法众所周知GMM
德中·2022-12-05 12:18

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·2022-12-05 10:40

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

1.gmm.h#includeusingnamespaceEigen;voidGMM_EM(MatrixXdY,intK,inttimes,doublethre);2.gmm.cpp#include"gmm.h
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
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