EM和GMM

最新推荐文章于 2024-05-23 15:24:27 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WhereYouSink/article/details/78264661
本文深入探讨了EM算法和高斯混合模型(GMM)在机器学习中的应用。EM算法作为机器学习领域的十大核心算法之一，其理论及实践意义重大。而GMM则因其能够灵活地拟合各种概率分布，在数据建模方面展现出强大能力。文中还提供了几篇高质量的参考博文，帮助读者更好地理解和掌握这些关键技术。

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EM和GMM是机器学习当中非常重要的内容

其中EM更是机器学习十大算法之一

GMM更是理论上可以拟合任何概率分布

这里贴几篇不错的博文

侵删

EM算法直观理解

EM算法详解

GMM详解

EM+GMM
MOON
10-12 1610
最近在研究HMM底层，想法是能够自己手动实现全部底层部件。包括GMM，Baum-Welch和维特比算法等。刚进入GMM就遇到了很多的坑，这里总算走过一遍，自己也实现了一遍，代码放在我的github地址，感兴趣的可以去看。这里我主要介绍EM和GMM的联合使用，主要是训练阶段，并给出实验结果。 在开始之前，我必须要对几个点说清楚。首先，我不会再跟大家讲解EM算法，因为博客上大家都在讲，不过我认为他们...
GMM与EM算法
08-12
PDF文档对应于网易公开课上吴恩达教授主讲的机器学习（网址：http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html）中高斯混合模型（GMM）与EM算法相关内容，补充了Jessen不等式的证明，以及GMM的似然函数最大化的参数的公式推导
EM算法与GMM算法
Air_x的博客
04-14 920
EM算法(Expectation Maximization Algorithm, 最大期望算法)是一种迭代类型的算法，是一种在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。 GMM(Gaussian Mixture Model, 高斯混合模型)是指该算法油多个高斯模型线性叠加混合而成。每个高斯模型称之为component。GMM算法描述的是数据的本身存在的一种分布。GMM算法常用于聚类应用中，component的个数就可以认为是类别的数量。
机器学习——EM和GMM(基于李航老师的推导)
woshicao11的博客
08-08 2535
EM算法推导可以根据Andrew NG的，他的推导逻辑性非常强，没有考虑概率模型，但是推导完了还是觉得云里雾里。李航老师的是根据概率模型过来，意义比较清晰，但是！！！书上有bug！吐血........还有就是书上的表达有点不适合我们通常的定义法。 感谢大牛为我解疑惑： http://www.cnblogs.com/Determined22/p/5776791.html 1 EM算法 EM是...
EM 算法与 GMM 模型
weixin_52185313的博客
11-27 833
EM算法与GMM模型 – 潘登同学的Machine Learning笔记 文章目录EM算法与GMM模型 -- 潘登同学的Machine Learning笔记GMM模型单高斯模型 GM的参数估计（本质是最大似然估计）混合高斯分布 GMM 的参数估计举个栗子GMM 混合高斯分布分两步求解 GMM算法总结EM算法EM算法的步骤(算法)EM算法应用EM框架把EM框架用在GMM上把EM框架用在K-means上GMM算法应用在图像识别中 GMM模型 高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（Gaussian M
EM算法和GMM算法到底是个怎么回事？（十连问）
01-06
10.GMM和K-means之间有什么联系？参考文献源码 0.前言 看过很多博客“详解EM和GMM算法”这之类的，也看过李航《统计学基础》上的EM和GMM,这里总结一下几个问题，如果以下问题可以解决，我觉得EM算法和GMM模型就理解...
EM-GMM-matlab-master_GMM-EM_GMM_EM_gmm分类_
09-30
下面将详细介绍EM算法和GMM以及它们在Matlab中的实现。 一、高斯混合模型（GMM） 高斯混合模型是一种概率模型，它假设数据是由多个高斯分布（也称为正态分布）的线性组合生成的。每个高斯分量代表一个潜在类别，...
gmm_em_GMM分类算法_EM_gmm算法优化_优化EM_
10-02
文件"gmm_em.py"很可能包含了实现GMM分类和优化过程的Python代码，通常会包括定义GMM类、EM算法的E和M步骤函数、训练和预测方法，以及可能的优化策略。 在实际操作中，理解并优化GMM的运行机制对于提高模型的准确性...
EM_GMM-master.rar_EM GMM _GMM_gmm em_gmm matlab
07-14
em-gmm-master good for gmm algorithm
EM+GMM_GMM_em&gmm_高斯混合模型_gmmem_em混合高斯_
10-03
"gmmem"可能是对GMM和EM结合的简写，强调了这两者的结合使用。"em混合高斯"则进一步指出了EM算法在处理混合高斯分布时的作用。 至于"EM+GMM"这个文件可能包含的是使用EM算法训练GMM的代码、数据集、结果分析或其他...
Python3—EM&GMM;
06-01
Python3写的EM算法，包含两个程序，一个是em分类，一个是GMM应用 （EM算法推导（收敛性证明和在GMM中的应用））我的博客：https://blog.youkuaiyun.com/kevinoop/article/details/80522477
EM算法和GMM（下）
微信号：RunsenLiu
04-11 1580
GMM调参 # !/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np from sklearn.mixture import GaussianMixture import matplotlib as mpl import matplotlib.colors import matplotlib.pyplot as plt mpl.r...
高斯混合模型(GMM)和EM算法
热门推荐
weixin_38206214的博客
07-16 2万+
在深度学习的路上，从头开始了解一下各项技术。本人是DL小白，连续记录我自己看的一些东西，大家可以互相交流。 本文参考： http://www.ituring.com.cn/article/497545(GMM) https://blog.youkuaiyun.com/xmu_jupiter/article/details/50889023(GMM) http://www.cnblogs.com/wjy...
【语音识别】EM算法和GMM模型
nianmaoren2400的博客
07-15 1279
本章主要从概率论方面讲述了GMM模型和EM算法的底层原理，即通过已知推测未知，再通过上次所得到的结果，来推导下一轮的结果，直到这个结果与上一轮的结果误差在我们设定的范围内，就视为我们得到了想要的结果。...
GMM与EM个人的理解
weixin_45699180的博客
10-14 531
GMM与EM个人的理解 本文GMM和EM是个人的粗浅理解，并不一定是正确的，欢迎大家批评指正。 1.GMM GMM在语音识别的有大的作用。全名叫高斯混合分布，通俗的理解是多个高斯分布模型构成的。 GMM为后面的HMM提供了一个概率分布，将不完全数据的边缘分布转换为完全数据的联合分布。单独的高斯模型有两个重要参数，一个是均值，另一个就是协方差矩阵。pi为各个高斯模型在混合模型的权重。我们设置观测变量为x，隐藏变量为z，在语言识别中，观测变量就是通过MFCC提取的每一帧的音频信号的特征，隐藏变量就是一个状态，
EM算法和GMM
zhengjihao的博客
01-17 683
最近在学习Andrew Ng 教授的机器学习课件。第7和第8章，主要讲解EM算法和GMM。论文讲解浅显易懂，但有些内容不完整。比如，没有写出来协方差Σ\Sigma的求解过程，没有具体的实例应用。本文在原论文的基础上，增加了协方差的求解过程，和使用GMM进行聚类的Python代码。 1。Jensen不等式 回顾优化理论的一些概念。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有实数x，f′′≥0f'' \
EM算法和GMM（中）
微信号：RunsenLiu
04-11 1397
GMM，高斯混合模型，也可以简写为MOG。高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。 单高斯，混合高斯，多变量混合高斯 单高斯是一维变量一个模型，混合高斯是一维变量多个模型，多变量混合高斯是多个维度变量多个模型。 GMM的表达式为k个高斯分布的叠加 代码 该数据集是人的身高和体重 # !/u...
统计机器学习：EM算法和GMM算法
team_tea的博客
08-23 551
我们接下来演示求解1.从似然函数说起 的例题,将似然函数优化转化为点估计的方法，结果是B硬币的结果的概率是,即为选B得到这样结果的可能/选C得到这样结果的可能性。但是极大似然法的前提是可以观察到所有的变量X，对于含有无法观察的变量，极大似然法失效，我们称这种变量为隐变量Z。,定义一次实验为：投掷A，A为正面投掷B，否则投掷C，记录B或者C的投掷结果为最后结果。结果为1，0，1，0，1，1，0。我们无法得知选择了B还是C，因此我们无法写出似然函数，除非我们设隐变量Z表示。(事实上该结果恰好也为点估计的结果）
高斯混合模型GMM及期望最大化EM算法详解
最新发布
酒酿小圆子呀～
05-23 4258
与假设球形簇的k-means不同，由于协方差分量，gmm可以适应椭球形状。这使得gmm能够捕获更多种类的簇形状。由于使用协方差矩阵和混合系数，可以处理不同大小的聚类，这说明了每个聚类的分布和比例。GMM提供了属于每个簇的每个点的概率(软分配)，这可以在理解数据时提供更多信息。可以处理重叠的集群，因为它根据概率而不是硬边界为集群分配数据点。易于解释聚类结果，因为每个聚类都由具有特定参数的高斯分布表示。除了聚类，GMM还可以用于密度估计和异常检测。需要提前指定分量(簇)的数量。
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