高斯混合模型

最新推荐文章于 2023-12-13 22:06:55 发布
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Andrew Ng机器学习课程笔记（十五）之无监督学习之混合贝叶斯模型与EM算法
danerer的专栏
05-11 4592
Preface Jensen’s Inequality Expectation-Maximization Algorithm Preface Jensen’s Inequality（Jensen不等式） Expectation-Maximization Algorithm（EM算法） Jensen’s Inequality Expectation-Maximizati...
斯坦福ML公开课笔记13A——混合高斯模型、混合贝叶斯模型
雨石
05-28 1万+
本文对应公开课的第13个视频，这个视频仍然和EM算法非常相关，第12个视频讲解了EM算法的基础，本视频则是在讲EM算法的应用。本视频的主要内容包括混合高斯模型（Mixture of Gaussian, MoG）的EM推导、混合贝叶斯模型（Mixture of Naive Bayes，MoNB）的EM推导、因子分析模型（Factor Analysis Model）及其EM求解。由于本章内容较多，故而分为AB两篇，本篇介绍至混合模型的问题。
机器学习：多种朴素贝叶斯及混合贝叶斯的实现
最新发布
huazuoliuxing的博客
12-13 1897
贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯( Thomas Bayes 1702-1761年) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。贝叶斯数学模型，在假设特征之间互不相关联，互相独立的情况下，利用特征的联合分布与先验概率得到最终的预测类别。这里翻译成文字的语言就是，事件A在事件B发生的前提下发生的条件概率=事件A事件B共同发生的概率/事件B发生的概率。根据同时根据以上公式，可以将P(AB)转换一下。那么将上式公式带入贝叶斯的原理公式中，这便是贝叶斯的关键公式。
贝叶斯模型的理解（1）
热门推荐
CV_YOU的博客
03-26 1万+
一直以来，都在听说贝叶斯概率模型，这里记录一下自己对贝叶斯概率模型的一些理解。 贝叶斯模型的建立主要有3个概念：1.先验概率。2.最大似然函数。3.后验概率 这3个概念怎么建立联系呢，以投硬币这个简单的例子来理解最好。 例子： 首先为抛硬币制定一个规则：押一块钱，抛10次硬币，出现正面的次数小于等于6次就额外赢得一块钱，否则就是输掉押的一块钱。 1.先验概率： 根据概率论知识：抛硬币实...
贝叶斯模型的理解（2）
CV_YOU的博客
03-26 5614
读了之前一篇文章，应该对先验信息和最大似然函数有了一定的理解，那下面来说贝叶斯模型最后一个总要概念：后验概率。 在上篇文章中，我们通过求解似然函数的概率最大值，求得了参数r，大家还会发现，提前抛硬币的次数不同，r最后的取值是不同的。 大家记住这个公式：后验概率公式 下面解释这个公式中的组成成分的意义： 1.这个公式中p(r)就是先验信息，正面朝上的概率。 2.p(yN|r)就是是似然...
高斯混合模型：模拟高斯混合模型-matlab开发
05-31
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种概率模型，广泛应用于数据建模、聚类和降维等领域。在MATLAB中，我们可以利用其内置的统计工具箱来实现GMM的开发和应用。GMM假设数据是由多个高斯分布（正态分布...
基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别matlab.zip_calcpost_gmm 训练_混合高斯模型_话者识别_高斯混合模型
07-14
在本项目中，我们利用高斯混合模型（GMM）作为核心算法进行说话人识别。GMM是一种统计建模方法，常用于语音处理、模式识别等领域。下面将详细介绍GMM及其在说话人识别中的应用。 高斯混合模型（GMM）是概率模型，由...
使用高斯混合模型 (GMM) 进行聚类：用于聚类的高斯混合模型的简单实现-matlab开发
06-01
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是聚类中常用的一种统计建模技术，它假设数据是由多个高斯分布（正态分布）的混合生成的。在本项目中，我们将讨论如何使用MATLAB来实现GMM进行聚类。 首先，高斯混合...
基于python的高斯混合模型（GMM 聚类）的 EM 算法实现
03-27
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是其中一种常用的聚类技术，尤其适用于处理连续型数据。本篇文章将深入探讨如何使用Python实现基于GMM的聚类，并结合EM（Expectation-Maximization）算法来优化模型参数...
高斯混合模型 高斯自回归方法
03-28
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种概率模型，它假设数据是由多个高斯分布（正态分布）的混合体生成的。在机器学习和统计领域，GMM广泛应用于聚类、密度估计以及概率密度函数的建模等任务。这种模型...
EM算法--应用到三个模型： 高斯混合模型 ，混合朴素贝叶斯模型，因子分析模型...
weixin_30900589的博客
05-19 582
主要是对Ng教授的machinelearning视频学习和参考jerryLead讲义整理（特别鸣谢~）： 由“判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法 ”一节得知： 判别模型求的是条件概率p(y|x)， 生成模型求的是联合概率p(x,y) .即 =p(x|y) ∗ p(y)常见的判别模型有线性回归、对数回归、线性判别分析、支持向量机、boosting、条件 随机场、神经网络等。常...
贝叶斯模型
人上人酿酒师的博客
06-06 7872
贝叶斯模型 文档可下载， 目录 贝叶斯模型 1.判别模型与生成模型 2. 基于最小风险贝叶斯决策理论 3. 高斯判别分析模型(Gaussian Discriminant Analysis) ​3.1 高斯判别分析（GDA）与LR的关系 4. 朴素贝叶斯模型(Gaussian Discriminant Analysis) 4.1 后验概率最大化的含义 4.2 学习与分类算法...
第13节-混合高斯模型，混合贝叶斯模型，因子分析及其EM求解
Irving_zhang的专栏
03-21 5018
NG的第13个视频讲解混合高斯模型，混合贝叶斯模型，因子分析及其EM求解。这部分偏向理论推导，看完视频觉得晕晕的，不知道具体可以实施在什么地方。因此在第十三节引用一篇对我个人非常有帮助的博客，也是讲解混合模型及其EM求解，只求以后复习的时候有迹可循。接下来第十四节就开始介绍主成分分析。博客地址：http://blog.csdn.NET/stdcoutzyx/article/details/37559
混合模型matlab,贝叶斯强大的混合模型
weixin_35555531的博客
03-17 919
Bayesian clustering with outliers and missing valuesThe Bayesian robust mixture model (BRMM) is a mixture model for clustering multi-variate data. Each mixture component is a heavy-tailed distribution...
14.混合高斯模型，混合贝叶斯模型，因子分析算法
geeksu的博客
11-07 1067
高斯混合PHD滤波器 论文脉络梳理（单目标贝叶斯，多目标贝叶斯，PHD,边缘分布多目标贝叶斯）
微生俘
08-25 8864
摘要：在数据关联不确定，检测不确定和噪声的环境下，传感器检测不到所有目标，并且因为杂波的存在，还会出现虚假测量。为了联合估计时变目标数及其状态，传统的方法是将目标和观测进行精确的关联。比如：NN，MHT，JPDA，PMHT等。但由于组合性质，其计算量很大。而现在的解决方法是对称测量方程（symmetric measurement equations）和随机有限集RFS（random finit s...
【贝叶斯分析⑥】高斯混合模型
qq_32464407的博客
07-31 2750
代码地址：https://github.com/ChengJiacheng/bayesian-analysis/blob/master/GMM.py 有时候，某些数据的生成无法用一个简单的高斯分布描述，但可以用高斯分布的组合来描述。这种假设数据是从一系列分布的组合中产生的模型，称作混合模型。混合模型中我们需要一个隐变量来描述数据是从哪个分布产生的，这个隐变量是一个categorical变量，描述...
深入理解贝叶斯模型
开开心心
07-15 6302
目录 贝叶斯模型理论基础 以文本分类为例 注意问题 贝叶斯模型理论基础 条件概率公式，已知B发生时A发生的概率: 贝叶斯公式： 在分类场景下，对贝叶斯公式进行扩展： 是第i个类别，为某样本的n个特征，对于给定的样本来说是一给定值 那么 正比于 所以只要求得的最大值就可以判断出它的最大值 假设各特征间独立，那么有 为了方便计算对两边取对数有 综上有 以...
掌握高斯混合模型聚类技术
标题中的"GMM-master.zip"指的是一个包含高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)相关代码或文档的压缩文件，它可能是一个开源项目或软件库的主版本（master版本）。高斯混合模型（GMM）是一种广泛应用于统计学和机器...
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