GMM的入门

最新推荐文章于 2022-07-27 20:28:54 发布
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博客链接http://blog.pluskid.org/?p=39对EM算法的两步计算步骤进行了解释，聚焦于信息技术领域中算法相关内容。
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语音识别入门课——week5（GMM-HMM）
m0_61474277的博客
08-24 1329
每个状态都有一个对应的GMM，每个词又有对应的HMM，给出一段未知序列的时侯，就会在HMM上计算一下观测概率、转移概率，也就是做一个Viterbi算法，计算一个序列在HMM-GMM上的概率。就是将孤立词里面的词3状态，转变为每个因素3状态，做一个HMM的平滑连接，相当于一个9状态的HMM，再去使用Viterbi训练或者前向后向训练。词（语音）是一个序列，P_w(X)可以用HMM的概率问题来进行描述，并且语音经过MFCC特征提取后也会变成连续概率密度分布。词 --> 音素序列，3状态变成拼接的多状态。
gmm聚类python_Spark 2.1.0 入门：高斯混合模型(GMM)聚类算法(Python版)
weixin_39834328的博客
12-11 1292
【版权声明】博客内容由厦门大学数据库实验室拥有版权，未经允许，请勿转载！高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM) 是一种概率式的聚类方法，属于生成式模型，它假设所有的数据样本都是由某一个给定参数的 多元高斯分布 所生成的。具体地，给定类个数K，对于给定样本空间中的样本，一个高斯混合模型的概率密度函数可以由K个多元高斯分布组合成的混合分布表示：其中，是以为均值向量，为协...
GMM简单解释
aig8440的博客
08-27 1010
1.GMM(guassian mixture model) 　　混合高斯模型，顾名思义，就是用多个带有权重的高斯密度函数来描述数据的分布情况。理论上来说，高斯分量越多，极值点越多，混合高斯密度函数可以逼近任意概率密度函数，刻画模型越精确，需要的训练数据也就越多。 2.GMM 模型初始化： 　　即模型参数的初始化，一般采用kmeans或者LBG算法。 模型初始化值对模型后期的收敛...
GMM
qq_14962179的博客
01-12 740
单变量高斯分布 均值，方差 多元变量高斯分布 均值，协方差矩阵 单变量混合高斯分布 多元混合高斯分布 混合成分M的数量是一个先验值，主流做法是直接选取。 语音识别中，输入向量x的维度很大时，用对角协方差矩阵代替全协方差矩阵，以减少参数量。 参数估计：{cm,μm,Σm{c_m},{\mu _m},{\Sigma _m}cm​,μm​,Σm​} EM(期望最大化算法)是MLE...
GMM估计分析步骤及结果解读
m0_37228052的博客
06-30 1万+
GMM估计是用于解决内生性问题的一种方法，除此之外还有TSLS两阶段最小二乘回归。 如果存在异方差GMM的效率会优于TSLS，但通常情况下二者结论表现一致，很多时候研究者会认为数据或多或少存在异方差问题，因而可直接使用GMM估计。 内生变量是指与误差项相关的解释变量。对应还有一个术语叫‘外生变量’，其指与误差项不相关的解释变量。产生内生性的原因通常在三类，分别说明如下： 内生性问题的判断上，通常是使用Durbin-Wu-Hausman检验（SPSSAU在两阶段最小二乘回归结果中默认输出），
精选资源
动态面板模型GMM估计stata（广义矩估计）全套资料（含视频讲解），stata实操详细讲解代码+数据，具体的例子
05-15
全套资料一共大约制作了本人5天时间，讲的真的十分详细，既适合小白快速入门GMM，又适合已经初步了解的朋友学习，保证你看完就会对动态面板GMM估计有一个新的理解，并且可以快速运用到实际的论文写作里面，资料制作...
语音识别入门第五节：基于GMM-HMM的语音识别系统
小小莫大大爱的博客
07-27 2070
语音识别入门第五节：基于GMM-HMM的语音识别系统
基于GMM模型的Matlab语音识别系统：说话人识别与GUI界面交互设计及实现lunwen GMM模型
最新发布
08-01
基于高斯混合模型（GMM）的语音识别...其他说明：文中不仅提供了详细的代码片段供参考，还强调了实际操作中的注意事项，有助于初学者快速入门并解决常见问题。同时，鼓励进一步探索更先进的技术方向，如i-vector等。
C++实现GMM源码
09-10
C++实现GMM分类模型的源码，高斯参数自己可以调整
GMM算法实现
11-20
这个文档详细介绍了GMM算法，包括公式的推倒，非常适合初学者
机器学习算法原理与实践（五）、GMM与K-means的那些事
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Liu_LongPo的专栏
07-25 2万+
【原创】Liu_LongPo 转载请注明出处【优快云】http://blog.youkuaiyun.com/llp1992GMM算法GMM ，Gaussian Mixture Model，顾名思义，就是说该算法由 多个高斯模型线性叠加 混合而成。每个高斯模型我们称之为 component 。GMM算法描述的是数据的本身存在的一种分布，如果component足够多的话，GMM可以逼近任意一种概率密度分布，但是此
高斯混合模型（GMM）
朱小妹的博客
12-10 2661
  高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）通常简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类算法，该方法使用了高斯分布作为参数模型，并使用了期望最大（Expectation Maximization，简称EM）算法进行训练。   原文：https://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2624882.html 单高斯分布模型GSM ...
GMM(Gaussian mixture model, 高斯混合模型)
GarfieldEr007的专栏
02-29 1万+
GMM全称是Gaussian mixture model (高斯混合模型)。与k-means算法类似，GMM也是一种常见的聚类算法，它与k-means区别主要在于，GMM是一种“软聚类”算法，通过它我们可以得到每个样本属于每个中心点的概率。正是因为它的这种性质，GMM在图像分割和语音处理中都有着广泛的应用。 对N个样本数据执行k-means可以得到K个中心点，而对其执行GMM之后将会得到K个高斯
高斯混合模型--GMM（Gaussian Mixture Model）
jacke121的专栏
10-26 4846
高斯混合模型--GMM（Gaussian Mixture Model）
前景检测算法_3(GMM)
weixin_33816300的博客
06-02 1282
摘要   　　本文通过opencv来实现一种前景检测算法——GMM，算法采用的思想来自论文[1][2][4]。在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，则认为是背景，否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中，所以对动态背景有一定...
MIT讲义：GMM与EM算法详解——高斯混合模型入门
这些笔记旨在为对基础概率和微积分有所了解的学习者提供一个清晰的入门指导。GMM 是一种统计建模方法，它假设数据由多个独立或相关的高斯分布组成，常用于数据聚类、密度估计和异常检测等领域。 首先，我们回顾高斯...
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