高斯分布(Gaussian Distribution)的概率密度函数(probability density function) 对应于numpy中: numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数的意义为: loc:float 此概率分布的均值(对应着整个分布的中心centre) scale:float 此概率分布的标准差(对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scale越小,越瘦高) size:int or tuple of in

[NIPS2017]“深度高斯模型”可能为深度学习的可解释性提供概率形式的理论指导?亚马逊机器学习专家最新报告 专知 [导读]在NIPS 2017上,亚马逊机器学习专家Neil Lawrence在12月4日在长滩现场进行了一场“基于高斯模型的深度概率模型”的演讲报告.这场报告Neil Lawrence形象化地讲解了使用高斯过程来建模深度网络,并且深入浅出地讲解了什么是机器学习,不确定性的含义以及深度神经网络和高斯过程的一些关联等等,PPT内容干货很多,是学习机器学习概率理论的好文,后续专知会持续

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(序)----监督学习与无监督学习 聚类(1)----混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)----层次聚类 Hierarchical Clustering 聚类(3)----谱聚类 Spectral Clustering -----------------------

1. 前言 这就是为什么我要学习一下二维高斯分布的原因: 总感觉数学知识不够用呐,顺带把混合高斯模型也回顾一下. 2. 单高斯模型(Gaussian single model, GSM) 2.1 一维高斯模型 高斯分布(Gaussian distribution)有时也被称为正态分布(normal distribution),是一种在自然界大量的存在的.最为常见的分布形式. 如果我们对大量的人口进行身高数据的随机采样,并且将采得的身高数据画成柱状图,将会得到如下图1所示的图形.这张图模拟展示了3

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-means大家都不会陌生,非常经典的一个聚类算法,已经50多年了,关于clustering推荐一篇不错的survey: Data clustering: 50 years beyond K-means.k-means表达的思想非常经典,就是对于复杂问题分解成两步不停的迭代进行逼近,并且每一步相对于前一步

作者:桂. 时间:2017-03-20  06:20:54 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6584555.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 本文是曲线拟合与分布拟合系列的一部分,主要总结混合高斯模型(Gaussian Mixture Model,GMM),GMM主要基于EM算法(前文已经推导),本文主要包括: 1)GMM背景介绍: 2)GMM理论推导: 3)GMM代码实现: 内容多有借鉴他人,最后一并给出链接. 一.GMM背景

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.与k-means的硬指定不同,我们首先认为是满足一定的概率分布的,这里我们认为满足多项式分布,,其中,有k个值{1,…,k}可以选取.而且我们认为在给定后,满足多值高斯分布,即.由此可以得到联合分布. 整个模型简单描述为对于每个样例,我们先从k个类别中按多项式分布抽取一个,然后根据所对应的k个多值

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.由于直观原因,采用一维高斯分布. 一维高斯分布的概率密度函数表示为: 多个高斯分布叠加在一起形成混合高斯分布: 其中:k 表示一共有 k 个子分布,.为什么累加之和为 1?因为哪怕是混合模型也表示一个概率密度,从负无穷到正无穷积分概率为 1,所以只有累加之和为 1才能保证,很简单的推导. 设总体 ξ,总体服从

http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006924.html 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.与k-means的硬指定不同,我们首先认为是满足一定的概率分布的,这里我们认为满足多项式分布,,其中,有k个值{1,…,k}可以选取.而且我们认为在给定后,满足多值高斯

转自http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006924.html http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html k-mean算法与EM K-means也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却是不一般.最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中,那本书比较注重应用.看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后

转自http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006924.html http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html k-mean算法与EM K-means也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却是不一般.最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中,那本书比较注重应用.看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后

#include "stdio.h" #include "string.h" #include "iostream" #include "opencv/cv.h" #include "opencv/cxcore.h" #include "opencv/cvaux.h" #include "opencv/highgui.h" #include "opencv/

/* 头文件:OurGaussmix2.h */ #include "opencv2/core/core.hpp" #include <list> #include"cv.h" using namespace cv;//InputArray 等的定义在cv里面 namespace ourGaussmix { class BackgroundSubtractor: public cv::Algorithm { public: virtual ~Backgr

运动检测(前景检测)之(二)混合高斯模型GMM zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 因为监控发展的需求,目前前景检测的研究还是很多的,也出现了很多新的方法和思路.个人了解的大概概括为以下一些: 帧差.背景减除(GMM.CodeBook. SOBS. SACON. VIBE. W4.多帧平均……).光流(稀疏光流.稠密光流).运动竞争(Motion Competition).运动模版(运动历史图像).时间熵……等等.如果加上他们的改进版,那就是很

一.pLSA模型 1.朴素贝叶斯的分析 (1)可以胜任许多文本分类问题.(2)无法解决语料中一词多义和多词一义的问题--它更像是词法分析,而非语义分析.(3)如果使用词向量作为文档的特征,一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准确性.(4)可以通过增加"主题"的方式,一定程度的解决上述问题:一个词可能被映射到多个主题中(一词多义),多个词可能被映射到某个主题的概率很高(多词一义) 2.pLSA模型 基于概率统计的pLSA模型(probabilistic latentsemanti

OpenCV混合高斯模型函数注释说明 一.cvaux.h #define CV_BGFG_MOG_MAX_NGAUSSIANS 500 //高斯背景检测算法的默认参数设置 #define CV_BGFG_MOG_BACKGROUND_THRESHOLD 0.7 //高斯分布权重之和阈值 #define CV_BGFG_MOG_STD_THRESHOLD 2.5 //λ=2.5(99%) #define CV_BGFG_MOG_WINDOW_SIZE 200 //学习率α=1/win_size #

统计工作中几个常用用法在python统计函数库scipy.stats的使用范例. 正态分布以正态分布的常见需求为例了解scipy.stats的基本使用方法. 1.生成服从指定分布的随机数 norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数,这里对应的是正态分布的期望和标准差.size得到随机数数组的形状参数.(也可以使用np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)) In [4]: import numpy as np I

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) 5 DBSCAN密度聚类算法 6 混合高斯模型Gaussian Mixture Model(GMM) #=============================================== 从左到右依次为: k-means聚类,  DBSCAN聚类 , GMM聚类  对应代码: # kme

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_ELLIPSE, (3, 3))  # 构造一个全是1的kernel用于形态学的操作 参数说明:cv2.MORPH_ELLIPSE 生成全是1的kernel,(3, 3)表示size 3.cv2.createBackgroundSubtractorMOG2().apply(image) 对图像进行混合

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博客非常不错 混合高斯模型算法