ICA(独立成分分析)笔记
ICA又称盲源分离(Blind source separation, BSS) 它假设观察到的随机信号x服从模型，其中s为未知源信号，其分量相互独立，A为一未知混合矩阵。 ICA的目的是通过且仅通过观察x来估计混合矩阵A以及源信号s ...
原文：机器学习笔记—独立成分分析
本文介绍独立成分分析 ICA ，同 PCA 类似，我们是要找到一个新的基来表示数据，但目的就不一样了。 鸡尾酒会问题：n 个人在一个 party 上同时说话，n 个麦克风放置在房间的不同位置，因为每个麦克风跟每个人的距离都不一样，所以它们记录的说话者重叠的声音也不一样。根据麦克风记录的声音，如何分离出 n 个说话者的声音呢 为形式化这个问题，我们想象有一些数据 s R 是从 n 个独立的源生成的， ...
2016-04-26 08:53 0 5383 推荐指数：
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