1. 引言:Maximization likelihood-Convex function

2. Expectation-Maximization Algorithm

3. Gaussian Mixture Model

最大期望算法与混合高斯模型的推导相关推荐

  1. 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 ...

  2. 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 ...

  3. 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 ...

  4. 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 ...

  5. 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 ...

  6. 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/d ...

  7. 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 ...

  8. 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 ...

  9. 【转载】混合高斯模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法

    混合高斯模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法 这篇讨论使用期望最大化算法(Expectation-Maximization)来进行密度估计(density estimation ...

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