GMM模型和EM算法

最新推荐文章于 2023-08-23 18:32:41 发布
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本文深入探讨了混合高斯模型(GMM)及其在聚类分析中的应用,通过最大似然估计方法引入模型参数的优化。重点讲解了EM算法在GMM中的实现,包括其数值解释与原理阐述,并讨论了Kullback-Leibler散度在评估模型拟合度中的作用。
EM算法和GMM算法
02-20 337
文章目录 0.前言 1.E-M在解决什么问题？（一句话概括EM） 2.E-M是一种模型么？ 3.E-step和M-step分别指的是什么？ 4.E-M的优化目标是什么？ 5.E-M收敛么，为什么？ 6.怎么理解隐变量，对任意模型都可以引入隐变量么？（隐变量的合理性） 7.如何理解GMM中的隐变量 8.怎么理解GMM和E-M之间的关系？ 9.GMM可以做什么事情？ 10.GMM和K-means之间有...
语音识别入门第三节：GMM以及EM算法
小小莫大大爱的博客
07-13 1224
语音识别入门第三节：GMM以及EM算法
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
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em算法matlab代码-EM_GMM:使用EM算法拟合高斯混合模型的代码
05-26
Matlab代码使用EM算法拟合高斯混合模型（GMM） 如何使用代码 使用以下方法安装GMM： P = trainGMM(data,numComponents,maxIter,needDiag,printLikelihood) 参数： data - a NxP matrix where the rows are points ...
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GMM_EM.zip_EM_EM算法 matlab_GMM EM算法_GMM模型_em gmm matlab
07-15
本篇将详细介绍GMM模型以及其与EM算法的结合，基于MATLAB的实现，并参考提供的文件名来解析相关的知识点。 **高斯混合模型（GMM）** GMM是一种概率密度模型，假设数据是由多个高斯分布（正态分布）的线性组合生成的...
高斯混合模型（GMM）及其EM算法的理解
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小平子的专栏
03-02 31万+
一个例子高斯混合模型（Gaussian Mixed Model）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况（或者是同一类分布但参数不一样，或者是不同类型的分布，比如正态分布和伯努利分布）。如图1，图中的点在我们看来明显分成两个聚类。这两个聚类中的点分别通过两个不同的正态分布随机生成而来。但是如果没有GMM，那么只能用一
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基于EM算法的一维GMM和二维GMM模型参数估计matlab仿真+matlab操作视频
06-08
2.内容：基于EM算法的一维GMM和二维GMM模型参数估计matlab仿真+matlab操作视频 3.用处：用于EM算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的...
GMM模型以及基于EM算法的参数估计
12-18
本人在看论文的过程中涉及到了GMM模型，所以查找相关文献整理了一下，共享给大家！基于EM算法的参数估计是通过斯坦福大学的公开课讲EM算法的视频学习的，也对应看了别人整理的笔记，个人觉得有些地方说的不是很清楚，特整理此笔记供大家参考。
统计机器学习：EM算法和GMM算法
team_tea的博客
08-23 582
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）
GMM的EM算法
aofan9566的博客
06-23 127
在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GMM模型：每一个 GMM 由 K个 Gaussian 分布组成。每一个 Gaussia...
EM算法和GMM（下）
微信号：RunsenLiu
04-11 1674
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...
EM算法和GMM（中）
微信号：RunsenLiu
04-11 1491
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...
高斯混合模型（GMM）和EM算法详解
zeronose的博客
03-09 1万+
小白一枚，接触到GMM和EM，现将学习到的整理出来，如有错误，欢迎指正，希望大家多多交流，共同进步。接下来将按照思路一步一步进行介绍。 1. 单高斯模型GSM（一维） 单高斯模型很简单，大家也很清楚，这里不做过多的解释，如不明白可自行百度。如图 概率密度函数为： 2.单高斯模型（多维，以二维为例） 二维高斯分布图像如下 ...
[机器学习] - EM算法与GMM模型
ZhuNian的学习乐园
07-17 978
[机器学习] -EM算法与GMM模型 1. EM算法数学基础 1.1凸函数 1.2 Jensen不等式 1.3极大似然估计 2. EM算法_原理详解 2.1前言 2.2 EM算法理论 2.3 EM算法流程 2.4总结 3. EM算法高斯混合模型GMM 3.1 GMM介绍 3.2 GMM原理解析 3.3 GMM算法流程 4. EM算法高斯混合模型GMM详细代码实现 4.1 GMM算法实现 5总结
EM算法，高斯混合模型（GMM）
Jiashilin
07-15 1454
目录 1.EM算法 2、高斯混合模型（GMM） 3.GMM和k-means　　 1.EM算法 具体流程如下： 　　输入：观测变量数据Y，隐变量数据Z，联合分布P(Y, Z|θ)，条件分布P(Z|Y, θ) 　　输出：模型参数θ 　　1）选择参数θ的初始值θ(0)，开始迭代 　　2）E步： 记θ(i)次迭代参数为θ的估计值，在第i+1次迭代的E步，计算（基于当前求得的模型参...
【机器学习算法推导】高斯混合模型GMM与EM算法
Mankind的博客
01-16 1029
高斯混合模型（GMM）   极大似然估计是一种应用很广泛的参数估计方法。在已有某个地区身高数据以及知道身高服从高斯分布的情况下，利用极大似然估计的方法可以估计出高斯分布μ,σ\mu,\sigmaμ,σ两个参数。   如果是多组数据，多个模型呢？获取现在我们有全国多个省份的身高数据，但并不知道它们具体属于哪个省份，只知道每个省之间服从不同的高斯分布，此时的模型称为高斯混合模型（GMM），其公式为 P...
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