opencv的高斯混合模型
http://blog.jasonding.top/2015/04/05/Machine%20Learning/%E3%80%90%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89%E3%80%91%E6%8F%90%E5%8F%96%E8%A7%86%E9%A2%91%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%89%8D%E6%99%AF%E7%89%A9%E4%BD%93/
opencv的高斯混合模型的更多相关文章
- opencv::GMM(高斯混合模型)
GMM方法概述:基于高斯混合模型期望最大化. 高斯混合模型 (GMM) 高斯分布与概率密度分布 - PDF 初始化 初始化EM模型: Ptr<EM> em_model = EM::crea ...
- 高斯混合模型(理论+opencv实现)
查资料的时候看了一个不文明的事情,转载别人的东西而不标注出处,结果原创无人知晓,转载很多人评论~~标注了转载而不说出处这样的人有点可耻! 写在前面: Gaussian Mixture Model (G ...
- paper 62:高斯混合模型(GMM)参数优化及实现
高斯混合模型(GMM)参数优化及实现 (< xmlnamespace prefix ="st1" ns ="urn:schemas-microsoft-com:of ...
- SIGAI机器学习第二十三集 高斯混合模型与EM算法
讲授高斯混合模型的基本概念,训练算法面临的问题,EM算法的核心思想,算法的实现,实际应用. 大纲: 高斯混合模型简介实际例子训练算法面临的困难EM算法应用-视频背景建模总结 高斯混合模型简写GMM,期 ...
- 高斯混合模型(GMM)
复习: 1.概率密度函数,密度函数,概率分布函数和累计分布函数 概率密度函数一般以大写“PDF”(Probability Density Function),也称概率分布函数,有的时候又简称概率分布函 ...
- 高斯混合模型与EM算法
对于高斯混合模型是干什么的呢?它解决什么样的问题呢?它常用在非监督学习中,意思就是我们的训练样本集合只有数据,没有标签. 它用来解决这样的问题:我们有一堆的训练样本,这些样本可以一共分为K类,用z(i ...
- EM算法原理以及高斯混合模型实践
EM算法有很多的应用: 最广泛的就是GMM混合高斯模型.聚类.HMM等等. The EM Algorithm 高斯混合模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法 EM算法 求最大似然 ...
- 高斯混合模型参数估计的EM算法
# coding:utf-8 import numpy as np def qq(y,alpha,mu,sigma,K,gama):#计算Q函数 gsum=[] n=len(y) for k in r ...
- GMM高斯混合模型学习笔记(EM算法求解)
提出混合模型主要是为了能更好地近似一些较复杂的样本分布,通过不断添加component个数,能够随意地逼近不论什么连续的概率分布.所以我们觉得不论什么样本分布都能够用混合模型来建模.由于高斯函数具有一 ...
随机推荐
- java开源网站
1.http://www.java1234.com 2.http://www.2cto.com/Soft/
- 网站建设中HTTP状态码的奥秘
在网络营销中,站长经常会遇到一些HTTP状态码的问题,不懂HTTP状态码那么做SEO优化就无从谈起,下面是脉凌网络对HTTP状态码总结的一览表. 1xx:请求收到,继续处理 2xx:操作成功收到,分析 ...
- [LintCode] Cosine Similarity 余弦公式
Cosine similarity is a measure of similarity between two vectors of an inner product space that meas ...
- 初识python面向对象
一.初识python面向对象: class Person: #使用class关键字定义一个类 age=0 #类变量(静态变量) def eat(self,food): #定义一个方法 self.age ...
- 揭开UTF-8的神秘面纱
UTF-8(8-bit Unicode Transformation Format)是一种针对Unicode的可变长度字符编码,又称万国码.由Ken Thompson于1992年创建.现在已经标准化为 ...
- SDR和DDR1/2/3全系列频率对照表
- POJ 1511 最短路spfa
题很简单 就是有向图中求给出的源点到其余所有点的最短路的和与其余所有点到源点的最短路之和 一开始以为dij对于正权图的单源最短路是最快的 写了一发邻接表的dij 结果超时 把所有的cin改成scanf ...
- 《Pro Git》笔记1:起步
第一章 起步 1.关于版本控制 版本控制用于记录和追踪目录结构和文件内容变化,能够追溯过去的任何修改和变化,并恢复到任何历史状态. 版本控制系统可以按照发展过程分成以下几类: 目录备份.记录版本变化最 ...
- Apache Spark源码走读之8 -- Spark on Yarn
欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 Hadoop2中的Yarn是一个分布式计算资源的管理平台,由于其有极好的模型抽象,非常有可能成为分布式计算资源管理的事实标准.其主要职责将是分布式计算集群的 ...
- THinkPHP在模板中的volist循环使用外部变量注意事项
循环中.自己定义的id=volist就可以使用$volist.id 或者$volist['id'] 而外面定义的变量就不能使用$vo.id 必须使用$vo['id']<volist name=& ...