gmm

颜色识别基于高斯混合模型（GMM）的查找表分类器（LUT）

文章目录create_class_gmm创建高斯混合模型（GMM）以进行分类任务add_samples_image_class_gmm提取训练样本，并将其添加到高斯混合模型(GMM)的训练数据集中train_class_gmm

吃个糖糖·2024-09-07 18:27

老子的“道可道”和孔子的“朝闻道夕死可矣”的道指的是什么？

一方面是可以用数学公式表示出来的规律（比如万有引力公式：F＝GmM/r^2），另外一方面是只能用文字或语言归纳的道理，比

儒家哲学·2024-02-20 08:06

高斯混合模型聚类（GMM）matlab实现

GaussianMixtureModel，就是假设数据服从MixtureGaussianDistribution，换句话说，数据可以看作是从数个GaussianDistribution中生成出来的。实际上，我们在K-means和K-medoids两篇文章中用到的那个例子就是由三个Gaussian分布从随机选取出来的。实际上，从中心极限定理可以看出，Gaussian分布（也叫做正态(Normal)分

唐维康·2024-02-19 21:08

K-means（K均值聚类算法）算法笔记

事实上，大家都知道K-means是怎么算的，但实际上，它是GMM（高斯混合模型）的一个特例，其而GMM是基于EM算法得来的，所以本文，将对K-means算法的算法思想进行分析。

Longlongaaago·2024-02-15 07:07

学习笔记GMM（其三）

天鹰（中南财大——博士研究生）E-mail:[[email protected]]在通过前两期对广义矩估计GMM基本理论了解的基础上，下面要做的就是如何在STATA中实现操作。

天鹰_2019·2024-02-10 06:02

2000-2022年上市公司全要素生产率测算GMM法（含原始数据+测算代码do文档+计算结果）

2000-2022年上市公司全要素生产率测算GMM法（含原始数据+测算代码do文档+计算结果）1、时间：2000-2022年2、范围：上市公司3、指标：证券代码、证券简称、统计截止日期、固定资产净额、year

m0_71334485·2024-02-01 21:31

大数据期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析

Jensen不等式二、基础数学原理条件概率与联合概率似然函数Kullback-Leibler散度贝叶斯推断三、EM算法的核心思想期望（E）步骤最大化（M）步骤Q函数与辅助函数收敛性四、EM算法与高斯混合模型（GMM

星川皆无恙·2024-01-28 23:22

FAIR-Wave2Vec 2.0模型介绍

相较于传统的GMM-HMM模型，DNN能够更好地捕捉复杂的语音模式。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的应用：CNN在声学建模上显示出优势，能够捕获局部特征；而

科学禅道·2024-01-26 00:26

动态面板数据模型及Eviews实现

参数估计方法GMM广义矩估计数据准备1998-2017年中国30个省数据因变量：afdi自变量：ageopenlaborEviews实现！

多美丽·2024-01-21 23:57

sample 算子_Halcon算子解释 - osc_poeqd6cw的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...

请访问重码网,网址:http://www.211code.comChapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm

weixin_39791322·2024-01-16 21:51

HALCON算子函数总结（上）

算子函数——Chapter1:Classification**Chapter_1_:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm

逆风路途·2024-01-16 21:20

工智能基础知识总结--聚类算法

高斯混合聚类（GMM）GMM在EM算法一节介绍。下面K-Means的推导也会用到GMM。K均值聚类（K

北航程序员小C·2024-01-14 09:53

【非监督学习 02】高斯混合模型

高斯混合模型（GuassianMixedModel,GMM）也是一种常见的聚类算法，与K均值算法类似，同样使用了EM算法进行迭代计算。

一碗姜汤·2024-01-14 07:45

EM算法和VAE的学习笔记

文章目录摘要EM算法流程EM算法对GMM的参数估计EM算法的证明EM算法的另一种理解VAE参考文献摘要这是我学习EM算法（Expectation-MaximizationAlgorithm）和VAE（VariationalAuto-Encoder

瓴龍·2024-01-11 04:08

【机器学习】循环神经网络（四）-应用

五、应用-语音识别5.1语音识别问题详述语音识别的经典方法GMM+HMM框架5.2深度模型详述DNN-HMM结构循环神经网络与CTC技术结构用于语音识别问题六、自然语言处理RNN-LM建模方法6.1中文分词

十年一梦实验室·2024-01-09 11:36

图像分割-Grabcut法(C#)

在实现中，GrabCut算法通常需要使用高斯混合模型(GMM)来建立前景和背景的概率分布，以便更好的估计像素的标签。同时，还需要考虑如何处理边界处的像素，以避免

VB.Net·2024-01-05 12:31

图像分割-Grabcut法

在实现中，GrabCut算法通常需要使用高斯混合模型(GMM)来建立前景和背景的概率分布，以便更好的估计像素的标签。同时，还需要考虑如何处理边界处的像素

VB.Net·2024-01-05 12:29

超详细EM算法举例及推导

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

老实人小李·2024-01-04 21:33

GMM 模型与EM算法求解详细推导

1.高斯模型与高维高斯模型介绍高斯模型也就是正态分布模型，该模型最早可见于我们的高中数学教材中。闻其名知其意，正态分布是自然界中普遍存在的一种分布。比如，考试成绩，人的智力水平等等。都是大致呈现为正态分布。其概率密度函数为其中参数为μ,σ2，都是一维标量。对于高维高斯模型，与一维类似，只是自变量变成了多维，是一个向量。其概率密度函数为其中参数为μ,Σ,μ是向量，Σ是协方差矩阵，是个对称阵。2.高斯

请痛捶我·2024-01-04 21:02

【数据不完整？用EM算法填补缺失】期望值最大化 EM 算法：睹始知终

期望值最大化算法EM：睹始知终算法思想算法推导算法流程E步骤：期望M步骤：最大化陷入局部最优的原因算法应用高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）问题描述输入输出Python代码实现算法思想期望值最大化方法

Debroon·2024-01-03 10:50

OpenCV | 背景建模

然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM

squirrel快乐敲码·2024-01-03 08:24

无监督学习(下)

1.高斯混合模型(GMM)(1)简单概念高斯混合模型是一种概率模型，它假定实例是由多个参数未知的高斯分布的混合生成的。从单个高斯分布生成的所有实例都形成一个集群，通常看起来像一个椭圆。

歌者文明·2024-01-01 07:15

stata F值缺失_stata面板数据回归操作之GMM

新手面板数据回归之GMM的stata操作步骤广义矩估计（GeneralizedMethodofMoments即GMM）原理就是回归！就是一种高级点的回归！我也是新手，也有很多不太懂的地方。

weixin_39614637·2023-12-29 19:02

2020.9.15丨Chip-seq结果可视化之peak检测（上）

macs2运行参数macs2callpeak-tK1_ChIPed_S1_L007_R1.bam-cK1_Input_S5_L007_R1.bam-fBAM-gmm-nK1-B-q0.01-t-c实验组和对照组结果

穆易青·2023-12-29 19:43

stata面板数据gmm回归_STATA面板数据回归解读.ppt

STATA面板数据回归解读STATA在实证研究中的应用刘永东中国科学院农业政策研究中心OutlineSTATA数据分析基础软件名称最新版本安装文件大小SAS9.1.33GSPSS15.01CDStata10.094MGAUSS8.025M计量经济学专用Limdep/Nlogit9.0/4.03MShazam10.090MEviews6.0100MWinrat6.021MTSP5.0Rfree30M

weixin_39693438·2023-12-28 12:06

模式识别与机器学习-无监督学习-聚类

无监督学习-聚类监督学习&无监督学习K-meansK-means聚类的优点：K-means的局限性：解决方案：高斯混合模型（GaussianMixtureModels，GMM）多维高斯分布的概率密度函数

Kilig*·2023-12-28 11:29

机器学习：手撕 EM 算法

常见的需要EM求解的模型有GMM，HMM。甚至K-mean的迭代过程，也是EM的一个特例。本文尝试说明EM算法的基本原理，以及它在几个不同模型上的应用。

三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:31

一网打尽目前常用的聚类方法，详细介绍了每一种聚类方法的基本概念、优点、缺点！！

HierarchicalClustering)3.DBSCAN聚类(DBSCANClustering)4.谱聚类(SpectralClustering)5.高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM

小桥流水---人工智能·2023-12-19 08:06

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·2023-11-29 12:08

Grabcut算法在图片分割中的应用

主要需要如下知识：k均值聚类、高斯混合模型建模(GMM)、maxf

视图猿人·2023-11-27 13:59

opencv小案例 --- 证件照背景替换

采用GMM分割也可以。

焦糖甜饼~·2023-11-27 09:14

NUAA模式识别实验报告

模式识别实验报告题目一实现至少一个无监督算法：K-均值、ISOData算法、GMM算法等等。并通过数据集实验讨论其性能。可直接使用他人开源代码。任意自选数据集。

阿迪不想上班·2023-11-24 06:30

传统语音识别GMM和HMM理论

语音信号来源：计算机中采用PCM编码按时间序列保存的一连串数据。一般为.wav文件，可以通过各种录音软件录制，录制是包括三个参数：采样率fs，一般8000Hz115200Hz等；bits，即每个采样点用几个二进制保存；通道：单通道，双通道等。预处理：分帧：非平稳信号，分帧后每段看作短时平稳，即可用FFT获得频率分布。帧长的选择：一帧要包含几个周期，如帧长25ms，帧移10ms。加窗：让一帧信号的幅

BarbaraChow·2023-11-21 09:12

STFT和声谱图，梅尔频谱（Mel Bank Features）与梅尔倒谱（MFCCs）

//blog.csdn.net/qq_28006327/article/details/59129110最近小编在做ASC（AcousticSceneClassification）问题，不管是用传统的GMM

落地生根1314·2023-11-20 21:16

【目标跟踪】ECO算法论文阅读：ECO: Efficient Convolution Operators for Tracking

文章目录1.论文概要2.研究背景和动机3.相关滤波用于目标跟踪的原理4.ECO算法流程5.ECO算法创新点5.1特征降维：PCA5.2训练集简化：GMM5.3模型更新策略：间歇更新1.论文概要论文下载地址

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2023-11-14 12:18

15. 机器学习——聚类

机器学习面试题汇总与解析——聚类本章讲解知识点什么是聚类K-means聚类算法均值偏移聚类算法DBSCAN聚类算法高斯混合模型（GMM）的期望最大化（EM）聚类层次聚类算法本专栏适合于Python已经入门的学生或人士

qq_32468785·2023-11-14 06:56

深度学习---算法岗面试题

●除了GMM-HMM，你了解深度学习在语音识别中的应用吗？

勇敢牛牛@·2023-11-14 04:44

RBF、GMM、FUZZY

感觉这三种方法有联系，RBF用多个加权高斯拟合值函数，GMM用多个加权高斯拟合联合分布函数，GMM的加权相比于概率更像FUZZY里的隶属度，并且FUZZY的不同规则实现的就是一定程度的聚类。

田彼南山·2023-11-09 14:22

深度学习理论知识入门【EM算法、VAE算法、GAN算法】和【RBM算法、MCMC算法、HMC算法】

目录深度学习理论知识入门首先，让我们了解第一个流程：现在，让我们看看第二个流程：EM算法GMM（高斯混合模型）深度学习理论知识入门首先，让我们了解第一个流程：EM（Expectation-Maximization

_刘文凯_·2023-11-09 05:06

VAE模型（详细推导+实例代码）

文章目录EM算法思路E步M步直观感觉GMM模型VAEVAE思想从GMM到VAE公式推导重参数VAE+神经网络另一个视角的VAE思想为什么引入encoder为什么要重参数噪声与重建DiscreteVAE本文会从

zipper112·2023-11-05 17:31

GMM模型与EM算法

GMM模型与EM算法-->聚类->无监督机器学习[参考]一、单个高斯分布GM的估计参数1.1高斯分布结果趋近于正态分布每次弹珠往下走的时候，碰到钉子会随机往左还是往右走，可以观测到多次随机过程结合的高斯分布的似然函数

Darren214·2023-11-03 15:12

第十五章 EM期望极大算法及其推广

文章目录导读符号说明混合模型伯努利混合模型(三硬币模型)问题描述三硬币模型的EM算法1.初值2.E步3.M步初值影响p,q含义EM算法另外视角Q函数BMM的EM算法目标函数LEM算法导出高斯混合模型GMM

小酒馆燃着灯·2023-11-03 05:18

spark如何进行聚类可视化_Spark 聚类算法

MLlib中的聚类算法；目录：K-means：输入列；输出列；LatentDirichletallocation(LDA)：Bisectingk-means；GaussianMixtureModel(GMM

weixin_39851918·2023-11-01 04:43

python的算术运算符，算法归根结底是什么

算法归根结底是什么（个人观点，仅供参考）算法，是什么，其实就是公式，比如万有引力的经典公式F=Gmm'/r²就是一种计算力的算法。

大龄Python青年·2023-10-30 18:53

使用pytorch实现高斯混合模型分类器

我们将从头开始构建高斯混合模型(GMM)。这样可以对高斯混合模型有一个最基本的理解，本文不会涉及数学，因为我们在以前的文章中进行过很详细的介绍。

deephub·2023-10-21 11:41

Machine Learning——sklearn系列（六）——聚类算法（2）

密度聚类）5.1基础概念5.2DBSCAN算法优缺点六、AffinityPropagation（AP聚类）6.1算法描述6.2AP算法选举例子理解：七、GaussianMixturemodel（高斯混合模型GMM

wa1tzy·2023-10-20 10:20

28丨EM聚类：用EM算法对王者荣耀英雄进行划分

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。HMM在

张九日zx·2023-10-10 22:15

uniform机器学习极简入门5—EM算法

上一节我们介绍了高斯混合模型（GMM），这个模型在求解的时候我们提到了EM算法，本节我们详细介绍下EM算法的基本流程，其实在KMeans中也有EM的思想，EM算法在很多概率求解中都有用到，我们也会在后续中一一提到

uniform斯坦·2023-10-09 18:26

EM算法以及GMM模型

blog.csdn.net/lin_limin/article/details/81048411最近在看晓川老（shi）师(shu)的博士论文，接触了混合高斯模型（Gaussianmixturemodel,GMM

聪聪总是太匆匆·2023-10-09 12:40

期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析