机器学习3_EM算法与混合高斯模型
①EM算法:
http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html
李航 《统计学习方法》9.1节
②混合高斯模型(GMM):
http://blog.pluskid.org/?p=39 (前面片段+后面matlab代码+conv的解释)
http://blog.pluskid.org/?p=81 (GMM模型精解:可用EM算法进行优化的证明)
李航 《统计学习方法》9.1节
机器学习3_EM算法与混合高斯模型的更多相关文章
- 记录:EM 算法估计混合高斯模型参数
当概率模型依赖于无法观测的隐性变量时,使用普通的极大似然估计法无法估计出概率模型中参数.此时需要利用优化的极大似然估计:EM算法. 在这里我只是想要使用这个EM算法估计混合高斯模型中的参数.由于直观原 ...
- EM算法与混合高斯模型
非常早就想看看EM算法,这个算法在HMM(隐马尔科夫模型)得到非常好的应用.这个算法公式太多就手写了这部分主体部分. 好的參考博客:最大似然预计到EM,讲了详细样例通熟易懂. JerryLead博客非 ...
- <转>与EM相关的两个算法-K-mean算法以及混合高斯模型
转自http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006924.html http://www.cnblogs.com/jerrylead/ ...
- EM相关两个算法 k-mean算法和混合高斯模型
转自http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006924.html http://www.cnblogs.com/jerrylead/ ...
- [zz] 混合高斯模型 Gaussian Mixture Model
聚类(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7663885 聚类系列: 聚类( ...
- sklearn聚类模型:基于密度的DBSCAN;基于混合高斯模型的GMM
1 sklearn聚类方法详解 2 对比不同聚类算法在不同数据集上的表现 3 用scikit-learn学习K-Means聚类 4 用scikit-learn学习DBSCAN聚类 (基于密度的聚类) ...
- 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). 与k-means一样,给定的训练样本是,我们将隐含类别标签用表示 ...
- 机器学习进阶-背景建模-(帧差法与混合高斯模型) 1.cv2.VideoCapture(进行视频读取) 2.cv2.getStructureElement(构造形态学的卷积) 3.cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(构造高斯混合模型) 4.cv2.morpholyEx(对图像进行形态学的变化)
1. cv2.VideoCapture('test.avi') 进行视频读取 参数说明:‘test.avi’ 输入视频的地址2. cv2.getStructureElement(cv2.MORPH_E ...
- PRML读书会第九章 Mixture Models and EM(Kmeans,混合高斯模型,Expectation Maximization)
主讲人 网络上的尼采 (新浪微博: @Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:10:56 今天的主要内容有k-means.混合高斯模型. EM算法.对于k-me ...
随机推荐
- Codeforces Round #459 (Div. 2):B. Radio Station
B. Radio Station time limit per test2 seconds memory limit per test256 megabytes Problem Dsecription ...
- 数学算法:CF534A-Exam(思维)
Exam time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output st ...
- 自定义View/ViewGroup的步骤和实现
1.设置属性(供XML调用) 在res目录新建attrs.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> ...
- Linux下 导入导出数据库
1.怎么找到mysql下的bin? 1.1首先我在网上百度了一些Linux下如何导入导出数据.基本都是用mysqldump命令,但是如果没有到指定目录 下,执行这个命令是没有用的.一开始我还以为要在m ...
- 线程、进程、队列、IO多路模型
操作系统工作原理介绍.线程.进程演化史.特点.区别.互斥锁.信号.事件.join.GIL.进程间通信.管道.队列.生产者消息者模型.异步模型.IO多路复用模型.select\poll\epoll 高性 ...
- TCP/IP网络编程之多线程服务端的实现(二)
线程存在的问题和临界区 上一章TCP/IP网络编程之多线程服务端的实现(一)的thread4.c中,我们发现多线程对同一变量进行加减,最后的结果居然不是我们预料之内的.其实,如果多执行几次程序,会发现 ...
- TCP/IP网络编程之I/O流分离
分离I/O流 “分离I/O流”是一种常用表达,有I/O工具可以区分二者.无论使用何种办法,都可以认为分离I/O流.我们之前通过两种方法分离I/O流,第一种是TCP/IP网络编程之进程间通信中的“TCP ...
- 扩展MarkDown表格
一直不知道表格中的:是什么意思,看了GcsSloop的这篇文章后恍然大悟,做下记录. 原文链接 第二行分割线部分可以使用 : 来控制内容状态 MarkDown : | 默认 | 靠右 | 居中 | 靠 ...
- linux学习(一) -- ubuntu下lamp环境的配置
以下为实测教程,希望能为大家提供帮助,转载请注明出处 ubuntu+apache+mysql+php7 第一.更换apt的源 1.复制原文件备份 sudo cp /etc/apt/source.lis ...
- IOS开发---菜鸟学习之路--(二十一)-利用正则表达式解析URL获取其中的参数
因为项目需要解析URL当中参数的部分,在网上搜索了一下都没有相关的资料. 然后就自己写了一个 其实我就是通过正则表达式来处理URL 进行解析的 好了直接上代码吧 也是非常的简单,大家拷贝过去就可以使用 ...