调研内容（算法相关--GDA，GMM)

最新推荐文章于 2021-05-14 15:27:53 发布
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本文深入探讨了Andrew Ng教授在机器学习课程中关于生成学习的两个核心概念：高斯判别分析(GDA)和高斯混合模型(GMM)，详细解释了它们的原理与实际应用。

来源：
Andrew Ng的机器学习课程Lesson5(生成学习，GDA部分)、Lesson12（K-means，GMM部分）

首先是GDA部分的笔记

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然后是GMM部分笔记

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从生成模型到GDA再到GMM和EM算法
panxiaoxie的博客
03-21 2022
在学习生成模型之前，先学习了解下密度估计和高斯混合模型。为什么呢？因为后面的VAE\GANs模型都需要把训练样本，也就是输入的图像样本看作是一个复杂的、多维的分布。1. 知乎上关于图像频率的解释作者：耳东陈 链接：https://www.zhihu.com/question/20099543/answer/13971906 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请
GMM模型
zakexu的专栏
02-20 5500
（一）高斯判别分析模型（Gaussian discriminant analysis，GDA） 1.GDA模型是服从高斯分布的生成模型： （1）假设每个类别的样本数据服从多元高斯分布： （2）现在假设样本值为多维连续变量，讨论二分类问题，那么分别对两个类别的样本进行高斯建模（使用同一个协方差矩阵）： 那么概率分布如下： 2.似然函数如下： 3.参数的极大似然
调研方向（算法相关）
ustceduruixing的博客
10-19 536
来源1：A Review of Accelerometry-Based Wearable Motion Detectors for Physical Activity Monitoring KNN：Detection of posture and motion by accelerometry: A validation study in ambulatory monitoring（1
推荐算法初步调研-总结1
u010443559的博客
02-25 418
推荐算法分类 按照推荐主体分类： 基于内容的推荐：以内容为主题推荐与用户购买过的相似物品 基于协同过滤的推荐：根据相似用户的兴趣爱好推荐物品给用户 （协同：利用群体的行为来做决策；过滤：从可行的决策中将与用户喜欢的方案找出来） { 基于内容的协同过滤：找到物品和物品之间的相似度，只有找到了目标用户对某些物品的评分 基于用户的协同过滤：主要考虑的是用户和用户之间的相似度，只要找出相似用户喜欢的物品，并预测目标用户对对应物品的评分 基于模型的协同过滤：用已有的部分稀疏数据来预测那些空白的物品和数据之间的
生成学习算法.高斯判别分析(GDA).GDA与Logistic模型
热门推荐
Cheese的博客
08-13 1万+
《Andrew Ng 机器学习笔记》这一系列文章文章是我再观看Andrew Ng的Stanford公开课之后自己整理的一些笔记，除了整理出课件中的主要知识点，另外还有一些自己对课件内容的理解。同时也参考了很多优秀博文，希望大家共同讨论，共同进步。
精选资源
GDA-android-reversing-Tool:GDA是C ++中新的快速，强大的反编译器（无需Java VM即可工作），可用于APK，DEX，ODEX，OAT，JAR，AAR和CLASS文件。 它支持恶意行为检测，隐私泄漏检测，漏洞检测，路径解决，打包程序标识，变量跟踪，反混淆，python＆java脚本，设备内存提取，数据解密和加密等
04-01
ˇ GDA（GJoy Dex分析仪） GDA是新的Dalvik字节码反编译器，以C ++实现，具有以下优点：分析速度更快，内存和磁盘消耗更低，并且反编译APK，DEX，ODEX，OAT文件的能力更强（自3.79开始支持JAR，CLASS和AAR文件） 。...
精选资源
matlab求导代码-The-Geometric-Dynamics-Algorithm-GDA-:一系列用于计算串行链接机器人的动力学矩阵的算
05-24
GDA算法是基于几何动力学理论的一种求解机器人动力学问题的高效算法。它利用了机器人运动学的几何特性，避免了传统递推法在处理复杂连杆结构时可能出现的数值稳定性问题。GDA的核心思想在于通过几何化的过程，将动力...
google-closure-library-v20180405-50-gda9add3.zip
06-16
这个压缩包"google-closure-library-v20180405-50-gda9add3.zip"包含了2018年4月5日版本的Closure Library，版本号为50-gda9add3。这个库是开源的，被广泛应用于各种项目，其设计目标是提供高效、可维护的代码，同时...
matlab的素描代码-ANS-GDA-For-Face-Photo-Sketch-Synthesis:基于全局字典原子的人脸邻域锚定搜索
05-24
matlab的素描代码ANS-GDA用于脸部照片素描合成 基于示例的面部素描合成技术通常需要具有面部对齐和尺寸规格化的面部照片素描图像。 为了克服这种局限性，我们提出了基于全局字典原子（GDA）的人脸照片素描合成锚定...
【机器学习】GMM模型的直观推导（含中间步骤）
artzers的专栏
11-09 6729
GMM模型即高斯混合模型，根据大数定律，在日常生活中，很多概率事件都服从高斯分布，因此GMM模型可以应用在这些概率事件的分析上。GMM模型由K个独立的高斯分布混合而成。我们可以这样直观求解GMM模型
图数据可视化算法调研（持续更新）
weixin_49834963的博客
05-14 392
图数据可视化算法调研 数据可视化分类 dataV 图可视化算法分类 G6展示布局算法代码 Vue框架，安装g6即可运行 <template> <div> <div id="container"></div> <el-button class="btn" v-on:click="circular()">圆形</el-button> <el-button class="btn" v-on:clic
GMM简介
火鸡哥
01-11 4696
高斯混合模型 无论是k-means、层次聚类还是DBSCAN，聚类后都是有明显的“分界线”的，但如果是两个混合在一起的数据，这些方法就不能很好地聚类了，而GMM却能很好地对这类混合数据进行分类，GMM是利用同类数据呈现高斯分布的原理对数据进行区分的。 1､步骤 第一步：初始化k个高斯分布； GMM必需的参数，n_components，指定聚类的数量 第二步：将数据软聚类成我们初始化的k个高斯；...
斯坦福机器学习笔记1：GDA高斯判别分析算法的原理及matlab程序实现
Bazinga521的博客
07-28 2834
用matlab实现matlab原理编程
高斯判别分析- GDA原理简介
wuyanxue的专栏
04-25 2240
GDA是生成学习方法的一个典型代表。 判别学习方法是直接对P(y | x)进行建模，也就是说生成学习方法学到的是P(y | x)这样一个条件概率；另外一种判别学习方法是直接输出hθ(x)hθ(x)h_\theta(x)，表示预测结果是关于样本x的显式函数。 生成学习方法是先对P(x | y)和P(y)进行建模，然后通过条件概率公式计算P(y | x)。 在高斯判别分析中，假设不同类别的样本分...
总结下近期调研的机器学习算法
洋小洋
10-12 1719
最近要定研究方向，而可重构组现在整体大方向是异构平台搭建和大数据硬件加速。一方面因为自己的兴趣，一方面是为就业准备，所以调研的大方向都围绕着后者展开。调研过程分了以下几步： 1. 大数据领域的经典、常用算法 2. 算法调研 1) 了解算法思想 2) 分析算法热点是否适合硬件加速 3) 国内外研究现状大数据经典、常用算法 主要调研了机器学习方面的。 ## 数据挖掘的十大
基于Python与PyQT的智能校园安全防御与健康监测系统_集成人脸识别口罩检测门禁管理与MySQL数据库的综合性校园安全软件_旨在通过百度AI接口实现高精度人脸登录注册实时监控校.zip
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遥感监测基于Sentinel-2的铁氧化物指数反演：孟加拉国加济布尔地区2024年地表铁含量时空分布分析
12-20
内容概要：本文介绍了一个基于Google Earth Engine（GEE）平台的Sentinel-2遥感影像处理流程，用于计算孟加拉国加济布尔地区2024年度的铁氧化物含量指数（Ferrous Iron Index, FII）。流程包括区域选取（基于FAO GAUL行政区划数据）、加载并过滤Sentinel-2地表反射率（S2_SR）影像、结合云概率图层（MSK_CLDPRB）与场景分类图层（SCL）进行云与阴影掩膜处理，随后逐景计算FII指数（使用B12、B8、B3、B4波段），生成年度中值合成影像与月度时间序列。同时，提取每月FII均值用于绘制趋势折线图，并添加交互式图例展示FII强度分级。最后支持将结果导出至Google Drive。; 适合人群：从事遥感、环境监测或地理信息系统的科研人员及技术人员，具备一定GEE平台JavaScript脚本编写经验者；; 使用场景及目标：①实现矿区、土壤或地质变化监测中的铁氧化物分布分析；②构建长时间序列遥感指数分析流程；③学习GEE中影像集合操作、时间序列分析与可视化方法；; 阅读建议：建议结合GEE开发环境实际运行脚本，逐步调试各阶段输出，重点关注云掩膜逻辑、FII计算公式及月度统计实现方式，并可根据研究区调整参数复用该流程。
（23页PPT）智慧农业农产品质量安全监管方案.pptx
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12-20
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【顶级EI完整复现】DRCC考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）
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【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度（Matlab代码实现）》的技术资源，聚焦于电力系统中低碳经济调度问题，结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束（DRCC）方法，提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现，涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程，适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源，涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向，展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标：①复现高水平期刊（如EI/SCI）关于低碳经济调度的研究成果；②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法；③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究；④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的网盘资源，下载完整代码与案例数据，按照目录顺序逐步学习，并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式，同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
gmm和GDA
06-10
### GMM 和 GDA 的关系与差异 在机器学习领域中，高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）和高斯判别分析（Gaussian Discriminant Analysis, GDA）是两种不同的建模方法，尽管它们都基于高斯分布的假设。以下...
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