本文就高斯混合模型（GMM,Gaussian Mixture Model）參數如何確立這個問題，詳細講解期望最大化（EM,Expectation Maximization）算法的實施過程。 單高斯分 ...

　　今天不太想學習，炒個冷飯，講講機器學習十大算法里有名的EM算法，文章里面有些個人理解，如有錯漏，還請讀者不吝賜教。 　　眾所周知，極大似然估計是一種應用很廣泛的參數估計方法。例如我手頭有一些東北 ...

摘要 　　本文通過opencv來實現一種前景檢測算法——GMM，算法采用的思想來自論文[1][2][4]。在進行前景檢測前，先對背景進行訓練，對圖像中每個背景采用一個混合高斯模型進行模擬，每個 ...

據上次博客已經2周多了，一直沒寫，慚愧。 一、高斯模型簡介 首先介紹一下單高斯模型(GSM)和高斯混合模型(GMM)的大概思想。 1.單高斯模型 如題，就 ...

　　前面已經有3篇博文介紹了背景減圖方面相關知識(見下面的鏈接)，在第3篇博文中自己也實現了gmm簡單算法，但效果不是很好，下面來體驗下opencv自帶2個gmm算法。 　　opencv實現背景減圖 ...

作者：桂。 時間：2017-03-20 06:20:54 鏈接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6584555.html 前言 本文是 ...

注：本文是對《統計學習方法》EM算法的一個簡單總結。 1. 什么是EM算法？ 引用書上的話： 概率模型有時既含有觀測變量，又含有隱變量或者潛在變量。如果概率模型的變量都是觀測變量，可以 ...

單高斯分布模型SGM 高斯密度函數估計是一種參數化模型。有單高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）兩類 ...

1. EM算法-數學基礎 2. EM算法-原理詳解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM詳細代碼實現 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. ...

1. EM算法-數學基礎 2. EM算法-原理詳解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM詳細代碼實現 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. ...