gmm

哈工大-机器学习-实验三：EM、k-means、GMM

k-means聚类方法和混合高斯模型一、实验目的目标实现一个k-means算法和混合高斯模型，并且用EM算法估计模型中的参数。测试用高斯分布产生k个高斯分布的数据（不同均值和方差）（其中参数自己设定）。（1）用k-means聚类，测试效果；（2）用混合高斯模型和你实现的EM算法估计参数，看看每次迭代后似然值变化情况，考察EM算法是否可以获得正确的结果（与你设定的结果比较）。应用可以UCI上找一个简
master@yi·2021-01-16 20:22

最白话的语音识别入门—GMM模型

最白话的语音识别入门—GMM模型—2021-01-04前言一、高斯混合模型？二、训练思路问题1.我要用多少个高斯分布去建立高斯混合模型呢？问题2.每一个高斯分布在一个GMM中占据了多少分量？
DannyASREngineer·2021-01-04 16:00

国科大 - 模式识别与机器学习（黄庆明等）- 期末复习 - 试卷

文章目录历年考点题型选择题练习真题链接（15-19）历年考点201520162017201820192020偏差方差分解EM求解GMMEM求解GMMEM算法求解GMM&K-means异同聚类算法选择聚类选择势函数势函数线性判别
一剑何风情·2021-01-04 09:22

stata面板数据gmm回归_Stata：面板数据模型一文读懂

?连享会主页：lianxh.cnNew！lianxh命令发布了：GIF动图介绍随时搜索Stata推文、教程、手册、论坛，安装命令如下：.sscinstalllianxh 连享会·最受欢迎的课 ?2021Stata寒假班⌚2021年1.25-2.4?主讲：连玉君(中山大学)；江艇(中国人民大学)?课程主页：https://gitee.com/arlionn/PX作者：游万海(福州大学)|连玉君(中山
凯迪和迪娜·2020-12-24 00:57

Dirichlet Proscess

DirichletProscessDirichlet_tutorial一、Introduction二、GaussianMixtureModel(GMM)三、ConstructionofDirichletProcess
GRF-Sunomikp31·2020-12-20 01:06

语音识别端到端模型解读：FSMN及其变体模型

摘要：在很长一段时间内，语音识别领域最常用的模型是GMM-HMM。但近年来随着深度学习的发展，出现了越来越多基于神经网络的语音识别模型。
华为云开发者社区·2020-12-03 14:36

语音识别端到端模型解读：FSMN及其变体模型

摘要：在很长一段时间内，语音识别领域最常用的模型是GMM-HMM。但近年来随着深度学习的发展，出现了越来越多基于神经网络的语音识别模型。
华为云开发者社区·2020-12-03 14:52

二维 均值方差高斯分布图 python_图像分割实战 - K均值算法（K-Means）和高斯混合模型（GMM）

1.K均值算法(K-Means)是一种无监督的聚类学习算法，它尝试找到样本数据的自然类别，分类K是由用户自己定义的，它在不需要任何其它先验知识的情况下，依据算法的迭代规则，把样本划分为K类，通过不断跌代和移动质心来完成分类。是一种硬分类的方法：即以距离为依据，离哪个点距离越近，它就应该标记为哪个编号，计算两个点之间的距离，有可能是向量(x，y)或(x，y，z)。不断的迭代，中心点不断的变换，使得逐
weixin_39956036·2020-11-23 18:11

聚类算法（EM，Expectation Maximization）原理及聚类（GMM，GaussianMixture）实战——python

聚类算法原理简介（EM）EM聚类原理如其名称所示，EM聚类主要是两个步骤，一是期望步骤（Expectation）；二是最大化步骤（Maximization）。thinking：一个西瓜分给两个人，怎么才能切的合理？第一步是随机切一刀，观察预期，这就是期望步骤（Expectation）；第二步是如果存在偏差，需要重新评估如何切，即重新评估参数，这就是最大化步骤（Maximization）。EM算法是
蓝翔厨师长·2020-11-03 18:55

【5G系列】Network Slicing学习总结（4）

可用1.2AMFdiscoveryandselection（RAN的功能）1.2.1什么时候AN会重选AMF：1.2.2选择AMF集：1.2.3从AMF集选择AMF：1.1提供给AS的切片信息当处于5GMM-IDLE
通信小黑·2020-10-16 10:56

Spark中的聚类算法

MLlib中的聚类算法；目录：K-means：输入列；输出列；LatentDirichletallocation(LDA)：Bisectingk-means；GaussianMixtureModel(GMM
HoLoong·2020-09-27 18:00

1980-2010的87个国家/地区的一些经济和金融发展指标简单归纳和解释以及如何套动态面板公式计算

数据集在五年期间内取平均值，以验证GMM估计值的使用（一般要求大N小T），其中需要大量横截面单位（N）和少量时间段（T）（即1980-1984年，1985年至1989年、1990年至1994年、1995
BCIduino脑机接口社区·2020-09-18 00:29

广义矩方法(GMM)与动态面板数据简述

本文部分参考了对外经贸大学金融学院张海洋老师的文章https://max.book118.com/html/2018/1024/6133101022001224.shtm，同时他参考了Roodman(2009)中原作者写的说明性材料，因而张老师讲的具有一定的权威性，本文讲的是基于张老师讲的内容的作者自己的理解，略微通俗易懂一些，实际上可能意思差不多，但是张老师的公式会多一些，更加严谨。此处做个导读
BCIduino脑机接口社区·2020-09-17 23:58

推荐算法之Co-Clustering算法

在数据分析中，聚类是最常见的一种方法，对于一般的聚类算法(kmeans,spectralclustering,gmm等等)，聚类结果都类似下图所示，能挖掘出数据之间的类簇规律。
小晓酱手记·2020-09-17 13:48

grabcut 实现过程

step3.为初始前景和背景创建GMM当我们迭代算法的学习部分时（步骤4-6）,matte会被改变（这会将一些像素从MatteForeground移动到MatteBackground，反之亦然
kxc_1102·2020-09-17 12:03

漫谈 Clustering (4): Spectral Clustering

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
ai_陈·2020-09-17 11:39

[转]kaldi ASR: DNN训练

在进行DNN训练之前需要用到之前GMM-HMM训练的模型，以训练好的mono模型为例，对模型进行维特比alignement（对齐），该部分主要完成了每
aig8440·2020-09-17 11:05

如何用kaldi做孤立词识别三

():apply-cmvn.cc:162)Appliedcepstralmeannormalizationto20utterances,errorson0200_001_001espressoLOG(gmm-latgen-faster
aig8440·2020-09-17 11:05

高斯混合模型(GMM)和EM算法【Python】

在GMM中使用EM算法一、高斯混合模型（GMM）1、一维高斯分布2、多维高斯分布3、高斯混合模型从几何角度来看：多个高斯分布叠加而成πk是x点属于哪个高斯分布的权重二、EM算法：是一种迭代方法E-step
Alx_2020·2020-09-17 03:06

机器学习之高斯混合模型（一）GMM实战——根据身高体重进行人群聚类

高斯混合模型高斯混合模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。在统计学中，混合模型是用于表示总体群体中亚群体的存在的概率模型高斯混合模型（GaussianMixtureModel）为单一高斯概率密度函数的延伸，用多个高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化变量分布，是将变量分布分解为若干基于高斯概率密度函数
繁华三千东流水·2020-09-16 23:46

深度学习之算法岗面试题（一）

●除了GMM-HMM，你了解深度学习在语音识别中的应用吗？
顾子豪·2020-09-15 20:28

Halcon算子大全

##Halcon算子大全Halcon算子大全Chapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.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
追梦~路上·2020-09-14 11:55

halcon算子大全

Chapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.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。
JF_Ma·2020-09-14 11:09

Halcon一些功能算子

Chapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.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。
liuxiaomao1988·2020-09-14 10:01

绿幕背景视频抠图

绿幕背景视频抠图对实时性要求比较高，如果使用kmeans或者GMM的话那么就太耗时了，达不到要求，因此将RGB空间转换到HSV色彩空间进行处理关于HSV中颜色分量范围请看这篇博客：http://blog.csdn.net
零钱币·2020-09-14 10:59

用opencv中的CvEM做GMM的训练

GMM（“GaussianMixtureModel”）这个东西，来源于Adaptivebackgroundmixturemodelsforreal-timetracking。
zja147·2020-09-14 08:40

用EM算法求解高斯混合模型

理论部分高斯混合模型(GMM)顾名思义，高斯混合模型就是由多个高斯分布混合构成的模型。KKK高斯混合分布的概率密度为：p(x)=∑k=1KϕkN(x∣μk,Σk).p(\mathbf{x})=\
gyarenas·2020-09-14 00:48

统计学习方法 第九章 EM算法

而对于高斯混合模型（GMM）上EM算法也是一个有效的解决方法。
Akari0216·2020-09-14 00:52

高斯混合模型（GMM）和EM算法详解

小白一枚，接触到GMM和EM，现将学习到的整理出来，如有错误，欢迎指正，文中涉及到公式的推导比较繁琐，故先在纸上推导出来再拍照发出来。希望大家多多交流，共同进步。接下来将按照思路一步一步进行介绍。
zeronose·2020-09-13 17:15

GMM / MoG 聚类 Matlab 可视化 实现

GMM/MoG聚类Matlab可视化实现GMM介绍EM进行参数求解GMM动态可视化GMM的Matlab动态可视化代码参考书籍：《计算机视觉模型、学习和推理》GMM介绍我们知道，常规的正态分布或高斯函数只具有单峰形式
顧辰·2020-09-13 17:03

高斯混合模型（GMM）算法理解及代码实现（opencv）

GMM在数据聚类和图像分类中有很重要的应用。概念理解：（1）条件概率：（2）先验概率：在有一定量数据的前提下，我们对参数进行概率估计，事件发生前的预判概率。
molihong28·2020-09-13 15:55

Python中调用OpenCV接口中的高斯混合模型，实现对运动目标的检测，并保存录制视频

Python中调用OpenCV接口中的高斯混合模型(GMM)，实现对运动目标的检测importnumpyasnpimportcv2#TODO:本代码使用OpenCV接口中的高斯混合模型，实现对运动目标的检测
人工智能讲师团·2020-09-13 15:44

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·2020-09-13 15:44

笔记(总结)-利用GMM和EM算法解决聚类问题

对GaussianMixtureModel和ExpectationMaximization算法一直以来了解不多，一来直接使用这两个方法的场景少，二来初看这两个算法确实有些一头雾水，不太理解为什么要这么做。上学期的课又涉及到了这部分，还是咬牙把这块给啃了下来，结合“周志华西瓜书”，在聚类场景下对这两部分做下总结。高斯混合(MixtureofGaussian)$n$维随机变量$x$服从多元高斯分布，则
ZSYGOOOD·2020-09-13 15:26

GMM混合高斯背景建模C++结合Opencv实现（内附Matlab实现）

最近在做视频流检测方面的工作，一般情况下这种视频流检测是较复杂的场景，比如交通监控，或者各种监控摄像头，场景比较复杂，因此需要构建背景图像，然后去检测场景中每一帧动态变化的前景部分，GMM高斯模型是建模的一种方法
蘇丶·2020-09-13 14:16

OpenCV中背景建模方法mog2——Adaptive GMM算法小结

GMM是网上到处可见且用得最多的背景建模算法，论文上很多相关概率公式，又看了很多博客对于GMM的解释，直到现在还总是觉得很难理解其中的真谛，从各方面整理一下目前自己所理解的内容，如果有理解偏差，欢迎指正
rabbif·2020-09-13 14:54

Opencv提取背景 GMM

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。
swsamleo·2020-09-13 14:50

opencv自带2个gmm算法

详细链接：https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/79911136
水浩宇·2020-09-13 14:22

高斯混合模型（GMM）与EM算法总结

对EM算法的感性认识，写的很好：https://www.jianshu.com/p/1121509ac1dcEM算法详细的推导：https://www.cnblogs.com/USTC-ZCC/p/10845506.htmlGMM的详细推导：https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/59613054
gqqad123·2020-09-13 14:25

前景检测算法(opencv自带GMM)

前面已经有3篇博文介绍了背景减图方面相关知识(见下面的链接)，在第3篇博文中自己也实现了gmm简单算法，但效果不是很好，下面来体验下opencv自带2个gmm算法。
人工智能讲师团·2020-09-13 14:34

计算高斯混合模型的可分性和重叠度（Overlap Rate, OLR）

文章目录简介OLR计算算法实现简介本文章实现了HaojunSun提出的一种计算高斯混合模型（GMM）重叠率的方法（论文：MeasuringthecomponentoverlappingintheGaussianmixturemodel
阿拉丁吃米粉·2020-09-13 10:43

层次聚类 Hierarchical Clustering

聚类(2)----层次聚类HierarchicalClustering聚类(3)----谱聚类SpectralClustering--------------------------------不管是GMM
青莲太初·2020-09-13 07:29

EM算法及例题详解

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
watermelon12138·2020-09-12 07:15

k-means和EM算法的Matlab实现

说明：1.本文实现了K.P.Murphy的MLaPP一书第11章的k-means和GMM/EM算法；2.Matlab代码；3.非职业码农，代码质量不高，变量命名也不规范，凑合着看吧，不好意思；MLaPP
foreseerwang·2020-09-12 06:26

【5G核心网】 NAS之5GS mobility management

5GSmobilitymanagement(5GMM)informationelements，本文分析NASMM消息的信息元素，以及5GSmobilitymanagementmessage消息15GSmobilitymanagement
张忠琳·2020-09-12 04:34

EM

估计两个组成成分（男性和女性）的参数（μσπ）EM算法的严格数学推导问题的提出建立目标函数（极大似然估计）Jensen不等式为了使等号成立最后得到EM算法框架GMM算法E-stepM-stepJensen
weixin_40207586·2020-09-11 11:12

高斯混合模型（GMM）及其求解（期望最大化（EM）算法）

转载请注明出处：http://blog.csdn.net/u014540876/article/details/791158051、高斯混合模型的公式表达高斯混合模型是指随机变量x具有如下形式的分布（概率密度函数）：(公式1)其中，参数θθθ代表所有混合成分的参数（均值向量μ与协方差矩阵Σ）的集合：(公式2)每个混合成分的概率密度函数为：(公式3)kkk表示该高斯混合分布由kkk个高斯混合成分组成
u014540876·2020-09-10 18:56

语音识别技术简述（概念->原理）

>原理）目录语音识别技术简述（概念->原理）语音识别概念语音识别原理语音识别技术简介1.动态时间规整（DTW）2.支持向量机（SVM）3.矢量量化（VQ）4.隐马尔科夫模型（HMM）5.高斯混合模型（GMM
灵声讯·2020-08-26 23:12

图像分割之GraphCut、GrabCut（GMM）

图像分割之（二）GraphCut（图割）http://blog.csdn.net/zouxy09之前对主要的分割方法做了一个概述。那下面我们对其中几个比较感兴趣的算法做个学习。下面主要是GraphCut和GrabCut，两者都是基于图论的分割方法。另外OpenCV实现了GrabCut，具体的源码解读见博文更新。Graphcuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在计算机视觉领域普遍应用于前背景分
zhengbq_seu·2020-08-26 16:28

机器学习算法笔记：RBM受限玻尔兹曼机

在图模型中最简单的是朴素贝叶斯模型（朴素贝叶斯假设），引入单个隐变量后，发展出了GMM，如果单个隐变量变成序列的隐变量，就得到了状态空间模型（引入齐次马尔可夫假设和观测独立假设就有HMM，KalmanFilter
xiaochengJF·2020-08-26 15:27
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