详解EM算法与混合高斯模型

https://blog.csdn.net/lin_limin/article/details/81048411

https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/59613054

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详解EM算法与混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)
最近在看晓川老(shi)师(shu)的博士论文,接触了混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)和EM(Expectation Maximization)算法,不禁被论文中 ...
EM算法推断混合高斯模型参数
EM算法推断混合高斯模型参数写在前面随机生成混合高斯模型的数据 EM算法估计混合高斯分布的参数初始化, E步骤 EM算法,M步骤测试脚本画出随机产生的数据的实际分布画出推断得到的分布写在 ...
EM算法估计混合高斯模型参数 Python实现
EM算法估计混合高斯模型参数 Python实现 EM算法是一种用来解决含有隐变量问题的算法,混合高斯模型中对于某个数据我们并不知道是来自于哪个模型,因此可以视为隐变量,故可以采用隐含高斯模型来求解 ...
语音识别学习日志 2019-7-14 语音识别基础知识准备2 {EM算法与混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)}
https://blog.csdn.net/lin_limin/article/details/81048411会对GMM和EM做详细介绍本文参考: http://www.ituring.com.c ...
基于Python实现k-means算法和混合高斯模型
1. 实验目的实现一个 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. 2. 实验要求用高斯分布产生 k 个高斯分布的数据(不同均值和方差)(其中参数自己设定). 用 k ...
机器学习第七篇：详解EM算法
01|概念及原理: EM算法是一种迭代算法,用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计,或极大后验概率估计.EM算法的每次迭代分两步完成:E步,求期望(expectation):M步,求极大值(max ...
最大期望算法与混合高斯模型的推导
1. 引言:Maximization likelihood-Convex function 2. Expectation-Maximization Algorithm 3. Gaussian Mixt ...
opencv背景建模(混合高斯模型)
背景建模帧差法由于场景中的目标在运动,目标的影像在不同图像帧中的位置不同.该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算,不同帧对应的像素点相减,判断灰度差的绝对值,当绝对值超过一定阈值时,即可判断为 ...
混合高斯模型介绍以及应用
混合高斯模型 1. 单一的高斯模型(Gaussian single model, GSM) 2. 混合高斯模型(GMM模型) 2.1 混合高斯模型直观上的理解和描述 2.2 极大似然估计(Maximu ...

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