高斯混合模型理解汇总

最新推荐文章于 2025-06-15 00:15:00 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42555080/article/details/92222665

本文深入探讨了高斯混合模型（GMM）的基本原理及其在机器学习中的应用，详细解析了期望最大化（EM）算法如何用于GMM参数估计，通过实例说明了GMM在数据聚类和密度估计中的优势。

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高斯混合模型终极理解

https://blog.youkuaiyun.com/lin_limin/article/details/81048411

高斯混合模型及EM

https://blog.youkuaiyun.com/jinping_shi/article/details/59613054

参考文章

1 详解EM算法与混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)
2 高斯混合模型（GMM）及其EM算法的理解
3 高斯混合模型的终极理解
4 深度理解高斯混合模型（GMM）
5 [译] 高斯混合模型 — python教程

18、生物序列与高斯混合模型分析方法研究
m9n0o的博客
05-04 33
本文介绍了两种重要的分析方法：渐进式多序列比对新方法LZ_MSA和基于原始初始点的变分贝叶斯高斯混合模型估计方法。LZ_MSA通过动态修正引导树和优化评分系统，在保证准确性的前提下显著提高了比对效率，尤其适用于家族蛋白序列分析。变分贝叶斯方法则利用原始初始点的特性，避免传统退火计算的高成本，提供了一种高效且确定性的高斯混合模型参数估计方案。两种方法在各自领域均展现出独特优势，并具有融合应用的潜在价值。
高斯混合模型（GMM）
Duckie的博客
11-01 699
高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式，而且符号表述不太清楚，或者文笔非常生硬。本文尝试用通俗的语言全面介绍一下GMM，不足之处还望各位指正。 首先给出GMM的定义 这里引用李航老师《统计学习方法》上的定义，如下图： 定义很好理解，高斯混合模型是一种混合模型，混合的基本分布是高斯分布而已。
高斯混合模型学习笔记
HEVC_CJL的专栏
08-03 6万+
0 预备知识 l  设离散型随机变量X的分布律为 则称为X的数学期望或均值 l  设连续型随机变量X的概率密度函数（PDF）为 其数学期望定义为 l  称为随机变量X的方差，称为X的标准差 l  正态分布~ 概率密度函数 l  设（X, Y）为二维随机变量，若存在，则称其为随机变量X和Y的协方差，记为 l  多维高斯（正态）分布概率密度函数PDF定义如下： 其中
混合高斯模型
wqvbjhc的专栏
04-14 4万+
混合高斯模型原理    混合高斯模型跟高斯变量之和看起来有一点像, 注意不要把它们弄混淆了. 混合高斯模型给出的概率密度函数实际上是几个高斯概率密度函数的加权和: 其中. 定义事件, 则. 据此可以产生服从上述混合高斯概率密度分布的样本.混合分布的均值为方差为<img class="tex" src="
【机器学习】高斯混合模型详解
sxl的博客
10-08 5697
学习高斯混合模型主要是因为在学习生成模VAE的过程中有许多不理解的地方，经过学习发现很多前置知识都是来源于高斯混合模型和EM算法，因此需要掌握高斯混合模型和EM算法。换言之概率模型表示了观测数据在总体中的概率分布，它是由K个子分部组成的混合分布。一般来说，一个混合模型可以使用任何概率分布，这里使用高斯混合模型是因为高斯分布具备很好的数学性质以及良好的计算性能。在使用之前需要对概率分布进行归一化，即曲线下面的面积之和为1，这样才能确保返回的概率密度在允许的取值范围内。个单高斯模型组合而成的模型，这。
混合高斯模型 [整理]
12-25 1286
================================================O(∩_∩)O哈哈~  整理网上知识 ~  thx to the author ========================================= 下面来自： http://blog.youkuaiyun.com/wqvbjhc/article/details/5485242 高斯模型
一文详解高斯混合模型原理
cehnjun815的博客
01-21 421
http://www.ituring.com.cn/article/497545
使用高斯混合模型建立更精确的聚类
TensorFlowNews
11-16 833
介绍 我很喜欢研究无监督学习问题。它们为监督学习问题提供了一个完全不同的挑战，用我拥有的数据进行实验的发挥空间要比监督学习大得多。毫无疑问，机器学习领域的大多数发展和突破都发生在无监督学习领域。 无监督学习中最流行的技术之一就是聚类。这是一个我们通常在机器学习的早期学习的概念，它很容易理解。我相信你曾经遇到过，甚至参与过顾客细分、购物篮分析等项目。 但问题是聚类有很多方面。它并不局限于我们之前学...
Halcon高斯混合模型与超盒算子详解
特别在分类方面，如高斯混合模型（Gaussian Mixture Models）和超矩形（Hyperboxes）等方法有详尽的介绍。" 在Halcon中，分类是机器学习和模式识别的重要组成部分。高斯混合模型（Gaussian Mixture Models, GMM）...
【机器学习】高斯混合模型（Gaussian Mixture Models, GMM）深度解析
鑫宝的博客
06-28 4007
高斯混合模型是一种概率模型，它假设数据是由K个不同的高斯分布（也称作组件）混合而成。每个高斯分布代表数据的一个潜在类别或簇，而数据点属于某个类别的概率决定了它由哪个高斯分布产生。由于GMM直接求解参数θ\thetaθ非常困难，通常采用期望最大化（Expectation-Maximization, EM）算法来迭代估计这些参数。E步骤（Expectation）：计算给定当前参数下，每个数据点属于每个高斯分量的后验概率（责任权重）。M步骤（Maximization）
matlab下的基于高斯混合模型的说话人识别系统（MFCC和GMM）
05-13
这个是我参照网上的一些代码写的，可以训练和识别，但是没有做预处理，所以录音时要注意不要出现没声音的片段，识别率不是很高，可以做一下参考！ code=train('train\',4) %训练 test('test\',8,code) %识别
高斯混合模型的理解
weixin_41811006的博客
03-17 769
高斯混合模型 转载于https://blog.youkuaiyun.com/jinping_shi/article/details/59613054/ 加上自己的理解 一、什么是高斯混合模型 使用单高斯模型来建模会有一些限制，比如下面这个分布 得到显然相差很多的模型。于是引入混合高斯模型，(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。 例如下面这个图，蓝色的线表示一个一个的单高斯模型，红色的线是他
机器学习读书笔记（高斯混合模型GMM与EM）（改）
魔峥漫谈
07-12 4180
高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸。GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。欲了解高斯混合模型，那就先从基础的单一高斯概率密度函数讲起。（数学公式字体太难看了！！！！！！！） 注意：这一一篇致力于详细阐述过程的文章，如果你懂，可以快速跳过。
关于高斯混合模型的心得
LEO's blog
07-09 1279
        在智能监控系统中，对于运动目标的检测是中心内容，而在运动目标检测提取中，背景目标对于目标的识别和跟踪至关重要。而建模正是背景目标提取的一个重要环节。        我们首先要提起背景和前景的概念，前景是指在假设背景为静止的情况下，任何有意义的运动物体即为前景。建模的基本思想是从当前帧中提取前景，其目的是使背景更接近当前视频帧的背景。即利用当前帧和视频序列中的当前背景帧进行加权平
详解EM算法与混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)
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林立民爱洗澡
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　　最近在看晓川老（shi）师(shu)的博士论文，接触了混合高斯模型（Gaussian mixture model, GMM）和EM(Expectation Maximization)算法，不禁被论文中庞大的数学公式所吓退。本文通过查阅相关资料，在复杂巧妙的推理公式中融入了自己的理解，详细梳理了混合高斯模型和EM算法。 1 单高斯模型(Gaussian single model, GSM）...
高斯混合模型的基本概念和应用
AI天才研究院
01-04 583
1.背景介绍 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)是一种概率模型，它假设某个随机变量的生成过程是由若干个高斯分布的线性组合所描述的。GMM 在许多领域得到了广泛应用，如语音识别、图像分类、聚类分析等。本文将详细介绍 GMM 的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。 1.1 背景介绍 在许多实际应用中，数据集通常是由多个子集组成，这些子集之间具有一...
【AI深究】高斯混合模型（GMM）全网最详细全流程详解与案例（附Python代码演示） | 混合模型概率密度函数、多元高斯分布概率密度函数、期望最大化（EM）算法 | 实际案例与流程 | 优、缺点分析
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AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
06-15 4153
大家好，我是爱酱。继前几篇介绍了层次聚类、K均值聚类和密度聚类之后，本篇我们聚焦于另一种强大的聚类算法——高斯混合模型（GMM）。GMM是一种基于概率的软聚类方法，能够为每个样本点计算属于各个簇的概率，适合复杂数据的建模。本文将系统介绍GMM的原理、数学表达、实际案例流程及Python代码实现，加上大量公式给出，方便你直接用于技术文档和学习。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！
【机器学习】详解高斯混合模型
fengdu78的博客
04-14 1770
当我们谈论高斯混合模型（后面，简写为 GMM）时，了解 KMeans 算法的工作原理是必不可少的。因为 GMM 与 KMeans 非常相似，所以它更可能是 KMeans 的概率版本。 这种概率特征使 GMM 可以应用于 KMeans 无法解决的许多复杂问题。总之，KMeans 有以下限制：1.它假设类簇是球形的并且大小相同，这在大多数现实世界的场景中是无效的。2.它是一种硬聚类方法。 这意味着每个...
EM算法高斯混合模型原理详解及小例子
m0_46385527的博客
10-16 3751
EM算法与混合高斯模型 EM算法经常用在混合高斯模型下，那么首先我们先介绍一下什么是混合高斯模型 什么是混合高斯模型 首先我们对于单个高斯模型我们会有如下数据，并且不同的数据服从的高斯也不同，也就是它们的参数θ{μ,ε}\theta\{\mu,\varepsilon\}θ{μ,ε}不同 并且我们可以通过极大似然估计的方法求偏导等于0的方法也可以很快的求出最优的参数解 我们对μ\muμ求偏导 μMLE=1N∑i=1Nxi \mu_{MLE}=\frac 1{N}\sum_{i=1}^Nx_i μMLE​
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