文章目录 1. 1. 高斯模型简介 1.1. 1.1. 单高斯模型 1.2. 1.2. 高斯混合模型 1.3. 1.3. 高斯混合模型与K-means异同 ...
作者:桂。 时间: : : 链接:http: www.cnblogs.com xingshansi p .html 前言 本文是曲线拟合与分布拟合系列的一部分,主要总结混合高斯模型 Gaussian Mixture Model,GMM ,GMM主要基于EM算法 前文已经推导 ,本文主要包括: GMM背景介绍 GMM理论推导 GMM代码实现 内容多有借鉴他人,最后一并给出链接。 一 GMM背景 A ...
2017-03-21 07:13 4 10855 推荐指数:
文章目录 1. 1. 高斯模型简介 1.1. 1.1. 单高斯模型 1.2. 1.2. 高斯混合模型 1.3. 1.3. 高斯混合模型与K-means异同 ...
据上次博客已经2周多了,一直没写,惭愧。 一、高斯模型简介 首先介绍一下单高斯模型(GSM)和高斯混合模型(GMM)的大概思想。 1.单高斯模型 如题,就是单个高斯分布模型or正态分布模型。想必大家都知道正态分布,这一分布反映了自然界普遍存在的有关变量 ...
单高斯分布模型SGM 高斯密度函数估计是一种参数化模型。有单高斯模型(Single Gaussian Model, SGM)和高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)两类。类似于聚类,根据高斯概率密度函数(PDF,见公式1)参数的不同,每一个高斯模型可以看作一种 ...
漫谈 Clustering (3): Gaussian Mixture Model ...
GMM与EM算法的Python实现 高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型,通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计。 1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture models, GMM) 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model ...
1. EM算法-数学基础 2. EM算法-原理详解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 EM的前3篇博文分别从数学基础、EM通用算法原理、EM的高斯混合模型的角度介绍了EM算法 ...
高斯混合模型(Gaussian Mixture model) 来源:B站up主:shuhuai008,板书 问题:“高斯”?,“混合”? 可从两个角度理解 ...
点击上方“AI大道理”,选择“置顶”公众号 重磅干货,细致入微AI大道理 —————— 1 GMM基础 高斯混合模型(GMM)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。 灵魂的拷问:为什么GMM可以拟合 ...