GMM与EM算法的Python实现 高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型,通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计. 1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture models, GMM) 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种软聚类模型. GMM也可以看作是K-means的推广,因为GMM不仅是考虑到了数据分布的均值,也考虑到了协方差.和K-means一样,我们需要提前确定簇的个数. GMM的基本假设为数据是由几个不同的高

一.引言 我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法,这次我们来说一下另一个很流行的算法:Gaussian Mixture Model (GMM).事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外,还经常被用于 density estimation ),简单地说,k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster 了,而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 clu

基于图嵌入的高斯混合变分自编码器的深度聚类 Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embedding, DGG 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 引言 这篇博文主要是对论文“Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embe

MATLAB高斯混合数据的生成 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 高斯混合模型的基本原理:聚类——GMM,MATLAB中GMM聚类算法:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法.本文主要讨论如何用MATLAB人工生成符合高斯混合模型的数据,文中给出生成二维数据与三维数据的案例. 1. 二维数据生成 1.1. 程序 function data=generate_GMM() %前两列是数据,最后一列是类标签 %数据规模

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个多值高斯分布

本文用 Python 实现了PS 中的图层混合算法,把很多常见的图层混合算法都汇总到了一起,比起以前写的算法,就是用矩阵运算代替了很耗时的for 循环,运行效率有所提升.具体的代码如下: import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io import math import numpy as np # image fusion file_name='D:/Visual Effects/PS Algorithm/2.jpg'; img_1

目录 相关知识点 LP线性规划问题 MIP混合整数规划 MIP的Python实现(Ortool库) assert MIP的Python实现(docplex库) 相关知识点 LP线性规划问题 Linear Problem [百度百科]:研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法. 学过运筹学的小伙伴,可以看这个LP问题的标准型来回顾一下: 不太熟悉的朋友可以看这个例题,再结合上面的标准型,来感受一下: MIP混合整数规划 Mixed Integar Planing 混合整数规划是LP

转自:http://www.cnblogs.com/tevic/p/3645197.html 最近在做一个CUDA的项目,记录下学习心得. 系统 Linux 3.11.0-19-generic #33-Ubuntu x86_64 GNU/Linux C++调用Python Python模块代码: #!/usr/bin/python #Filename:TestModule.py def Hello(s): print ("Hello World") print(s) def Add(a

一.Python中自定义类对象json字符串化的步骤[1]   1. 用 json 或者simplejson 就可以: 2.定义转换函数: 3. 定义类 4. 生成对象 5.dumps执行,引入转换函数 特别说明,如果是python的内置对象,如列表,float,str等,不需要转换函数. 否则json模块默认是没法处理的,会抛出异常:TypeError xx is not JSON serializable   我的代码: 二.在Python中生成包含对象列表的Json字符串,并将其写入文件,

最近在做一个CUDA的项目,记录下学习心得. 系统 Linux --generic #-Ubuntu x86_64 GNU/Linux C++调用Python Python模块代码: #!/usr/bin/python #Filename:TestModule.py def Hello(s): print "Hello World" print s def Add(a, b): print 'a=', a print 'b=', b return a + b class Test: d

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,naive_bayes from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载 scikit-learn 自带的 digits 数据集 def load_data(): ''' 加载用于分类问题的数据集.这里使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 ''' digits=datasets.load

参考:在linux环境下编译C++ 程序 linux下python3调用c代码或者python3调用c++代码 https://blog.csdn.net/u013179327/article/details/43735963(python脚本利用ctypes调用c模块返回字符串) https://www.cnblogs.com/tataerzu/p/10126483.html(python中字节与字符串的转换) gcc -c -fPIC sm9so_linux.cpp g++ -shared

一,定义 核是:3 *3     均值滤波 二,高斯函数 Y方向的方差与X方向的一致.处理后图像看起来更模糊(滤波明显)的话,核要更大. (三)代码实现 (四)核计算 (五)图像产生高斯噪声循环代码实现 1 def clamp(pv): #使我们的随机值在0-255之间 2 if pv > 255: 3 return 255 4 if pv < 0: 5 return 0 6 return pv 7 import cv2 as cv 8 import numpy as np 9 10 def

使用很easy,  frame 就是当前帧,  foreground 是取得的, binary 型背景, 0.03是学习速率能够依据实际调整. cv::BackgroundSubtractorMOG mog; mog(frame, foreground, 0.03);

一,定义 图像金字塔:同一图像的不同分辨率的子图集合,其生成方式有向上取样和向下取样.向下取样是从G0采样形成分辨率较低的G1,G1再采样形成分辨率较低的G2......,就构成了一个金字塔.向下取样,是像素不断增加的过程. 二,过程 <1> 向下取样 <2>向上取样 三,实现代码 <1> 向下取样 <2>向上取样 四,向下取样与向上取样的可逆性研究 清晰度会损失:

注:本文是对<统计学习方法>EM算法的一个简单总结. 1. 什么是EM算法? 引用书上的话: 概率模型有时既含有观测变量,又含有隐变量或者潜在变量.如果概率模型的变量都是观测变量,可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数,但是当模型含有隐藏变量时,就不能简单使用这些方法了.EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法,或者极大似然后验概率估计法. 2. EM 算法的一个小例子:三硬币模型 假设有3枚硬币,记作A,B,C.这些硬币的正面出现的概率分别为\(\pi\).\

批处理可以很方便地和其它各种语言混合编程,除了好玩,还有相当的实用价值, 比如windows版的ruby gem包管理器就是运用了批处理和ruby的混合编写, bathome出品的命令工具包管理器bcn 使用了bat+jscript的混编实现的. cn-dos和bathome论坛里先后有帖子介绍和示范了批处理和各种语言脚本的混合编程,有兴趣可以搜索看看. python不挑剔文件后缀,只要程序中包含正确的python代码都可以用python 解释器解释执行. 批处理与python的混合编程方法很简

机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度. 本文总结了机器学习一些面试题和笔试题,以便自己学习,当然了也为了方便大家,题目是网上找的额,如果有侵权请联系小编,还有,不喜勿喷,谢谢!!! 算法分类 下面图片是借用网友做的,很好的总结了机器学习的算法分类: 问答题

目录 <Python数据科学手册>第五章机器学习的笔记 0. 写在前面 1. 判定系数 2. 朴素贝叶斯 3. 自举重采样方法 4. 白化 5. 机器学习章节总结 <Python数据科学手册>第五章机器学习的笔记 0. 写在前面 参考书 <Python数据科学手册>第五章"机器学习" 工具 Jupyter Lab 作用 给书中没有的知识点做补充. 1. 判定系数 定义 判定系数(coefficient of determination),也叫可决系数

今天,我们详细的讲一下EM算法. 前提准备 Jupyter notebook 或 Pycharm 火狐浏览器或谷歌浏览器 win7或win10电脑一台 网盘提取csv数据 需求分析 实现高斯混合模型的 EM 算法(GMM_EM) 高斯混合模型是多个高斯模型的线性叠加而成的,高斯混合模型的概率分布表示如下: 其中,k表示模型的个数,αkα_kαk​ 是第 k 个模型的系数,表示出现该模型的概率,ϕ(x;μk,Σk) 是第 k 个高斯模型的概率分布. E步:样本 xix_ixi​来自于第 k 个模型