# 使用Java实现GMM算法
## 简介
GMM（Gaussian Mixture Model）是一种常用的聚类算法，它假设数据集由多个高斯分布组成。这篇文章将教你如何使用Java实现GMM算法。
## GMM算法流程
下面是GMM算法的主要步骤，我们用一个表格来展示每个步骤。
步骤 | 描述
-----|-----
初始化 | 随机初始化每个高斯分布的参数（均值和方差），以及每个高斯分布
原创
2023-08-05 12:31:31
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# 实现 GMM 模型的 Java 实现教程
## 1. 概述
在本教程中，我将向你介绍如何使用 Java 实现 GMM（Gaussian Mixture Model）模型。GMM 是一种基于高斯分布的概率模型，常用于聚类和密度估计等任务。
## 2. 整体流程
下面是实现 GMM 模型的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载数据 |
| 步
原创
2023-08-05 12:32:05
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JVM内存区域,开线程影响哪块内存？
java栈、方法区、本地方法栈
JVM内存模型,内存区域
虚拟机内存区域分为:运行时数据区+(执行引擎+本地库接口+本地方法库)
运行时数据区:方法区、Java栈、Java堆、本地方法栈、程序计数器
Java的内存模型：
Java内存模型规定了所有的变量都存储在主内存中.每条线程中还有自己的工作内存,线程的
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2024-09-29 07:31:41
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GMM算法
第一章引子假设放在你面前有5篮子鸡蛋，每个篮子有且仅有一种蛋，这些蛋表面上一模一样，就是每一种蛋涵盖有且只有一种维生素，分别是A、B、C、D、E。这个时候，你需要估计这五个篮子的鸡蛋的平均重量μ。 首先有个总的假设： 假设每一种维生素的鸡蛋的重量都服从高斯分布。 这个时候，因为每个篮子的鸡蛋包含有且只有一种，并且彼此之间相同的维生素，即每个篮子的鸡蛋都服从相同的分布，这个时候
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2023-08-31 10:07:46
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GMP模型GMP模型的演进过程1）GM模型在Go1.0版本是Go的调度方式为GM模式，但是其有几个严重不足：限制了Go并发编程的的伸缩性 单一全局互斥锁和集中状态存储的存在导致所有goroutine相关操作都要上锁 goroutine的传递问题：经常在M之间传递“可运行”的goroutine回导致调度延迟增大，带来额外的性能损耗 每个M都做内存缓存，导致内存占用过高，数据局部性较差。 因系统调用而
看了很多博文，包括《统计学习知识》和西瓜书上对GMM算法的推导，总有些重要的步骤被略去（比如从公式一推到公式二，书上直接给出结果，却没有具体步骤），导致理解整个算法非常困难。后来幸运地发现一篇博文，使用了对我而言易于理解的语言，重要把整个推导过程疏通成功，最后在纸上手推了一遍，真是酣畅淋漓！算法实现很简单，结构跟K-均值形似，参数的推导过程不用体现在代码上，直接根据推导出来的公式计算就
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2023-11-18 10:11:51
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最近看到论文中很多地方提到EM算法，之前对EM算法只是大概知道是一个参数优化算法，而不知道具体的过程，通过阅读相关的资料，大概了解了其推导过程以及实现过程。 GMM模型就是由若干个高斯分量相互组成的，通过混合的高斯模型来逼近样本的真实分布。 &nbs
本文所涉及的内容的先修知识：1、概率统计相关知识，统计机器学习；KL散度；信息熵；2、拉格朗日乘子法；3、KMeans聚类算法、混合高斯分布模型（GMM）和隐马尔可夫（HMM）模型。首先，EM算法的E是，Expectation，指的是期望；M代表的是Max。就如这个算法的名字本身所表现的那样，EM算法分两步走，E步骤和M步骤。在正式讲EM算法之前，我们先来考虑一个GMM的例子。现在我们有一堆数据样
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2023-12-05 04:07:45
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GMM理解： 用高斯混合模型（GMM）的最大期望（EM）聚类 使用高斯混合模型（GMM）做聚类首先假设数据点是呈高斯分布的，相对应K-Means假设数据点是圆形的，高斯分布（椭圆形）给出了更多的可能性。我们有两个参数来描述簇的形状：均值和标准差。所以这些簇可以采取任何形状的椭圆形，因为在x，y方向上都有标准差。因此，每个高斯分布被分配给单个簇。 所以要做聚类首先应该找到数据集的均值和标准差，我们将
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2024-08-24 20:54:32
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近期上了付费的语音识别相关课程，算是第一次系统学习语音识别相关知识，关于GMM-HMM模型还是没有理解得很透彻，写出来捋一捋思路。 一.单音素GMM-HMM模型 图一
一段2秒的音频信号，经过【分帧-预加重-加窗-fft-mel滤波器组-DCT】，得到Fbank/MFCC特征作为输入信号，此处若以帧长为25ms，帧移为25ms为例，可以得到80帧的输入信号，这80帧特征序列就
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2024-06-24 21:19:48
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1、基本原理A向消息服务器发送信息，B从消息服务器读取信息，发送和读取不必同步，提高了信息传输处理的灵活性。消息发送和接收有两种方式，一是点对点方式，即A发送，仅B能接收，接收后队列中消息被删除， 二是主题方式，即A发送，BCD都可以接收，接收后队列中消息仍然存在2、运行消息服务器消息服务器有很多种，比如ActiveMQ， RabbitMQ等等。以ActiveMQ消息服务器为例，运行 \bin\w
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2023-08-04 12:58:45
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注：本文主要参考Andrew Ng的Lecture notes 8，并结合自己的理解和扩展完成。
GMM简介
GMM(Gaussian mixture model) 混合高斯模型在机器学习、计算机视觉等领域有着广泛的应用。其典型的应用有概率密度估计、背景建模、聚类等。
图1 GMM用于聚类 图2 GMM用于概率密度
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。本教程中，我们自己动手一步步实现高斯混合模型。GMM以及EM的完整python代码请看这里。 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种软聚类模型。 GMM也可以看作是K-means的推广，因为GMM不仅是考虑到了数据分布的均值，也考
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2023-09-25 20:27:14
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1.GMM(guassian mixture model) 混合高斯模型，顾名思义，就是用多个带有权重的高斯密度函数来描述数据的分布情况。理论上来说，高斯分量越多，极值点越多，混合高斯密度函数可以逼近任意概率密度函数，刻画模型越精确，需要的训练数据也就越多。2.GMM模型初始化： 即模型参数的初始化，一般采用kmeans或者LBG算法。模型初始化值对模型后期的收敛有极大影响，特别是训练模型的数
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2023-07-03 17:44:14
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# Spark GMM调用
## 引言
在大数据时代，数据的处理和分析变得尤为重要。Spark是一个强大的分布式计算框架，提供了丰富的机器学习工具。其中，GMM（Gaussian Mixture Model，高斯混合模型）是一种常用的聚类算法，用于将数据集划分为多个高斯分布的簇。本文将介绍如何在Spark中调用GMM算法，以帮助刚入行的开发者快速上手。
## 整体流程
下面是使用Spark调
原创
2024-02-04 05:20:39
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# 使用Python和OpenCV实现高斯混合模型（GMM）
在计算机视觉中，高斯混合模型（GMM）是一种常用的概率模型，用于对数据进行建模和聚类。在本文中，我们将介绍如何使用Python和OpenCV库实现GMM，并通过一个简单的示例来演示其用法。
## 什么是高斯混合模型（GMM）？
GMM是一种概率分布模型，它假设数据是由若干个高斯分布组成的混合体。每个高斯分布代表了数据的一个聚类中心
原创
2024-03-31 05:56:21
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# Python GMM拟合
## 引言
在统计学中，高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种常用的概率模型，用于描述由多个高斯分布组成的数据集。GMM可以被用于数据聚类、异常检测、生成模型等多个领域。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的scikit-learn库来拟合GMM模型，并通过一个具体的示例来说明其应用。
## 简介
GMM模型是一个参数
原创
2024-02-01 05:56:40
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飞蛾为什么要扑火？暗梁闻语燕，夜烛见飞蛾。飞蛾绕残烛，半夜人醉起。人类很早就注意到飞蛾扑火这一奇怪的现象，并且自作主张地赋予了飞蛾扑火很多含义，引申出为了理想和追求义无反顾、不畏牺牲的精神。但是，这种引申和比喻，征求过飞蛾的意见吗？后来，生物学家又提出来昆虫趋光性这一假说来解释飞蛾扑火。不过，这个假说似乎也不成立。如果昆虫真的追逐光明，估计地球上早就没有昆虫了——它们应该齐刷刷整体移民到太阳或月亮
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2024-09-28 12:45:42
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基本了解GMM的基本工作原理，下面我们介绍利用MATLAB来实现GMM的基之间）。计...
原创
2022-10-10 15:48:39
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## 图像 GMM python 实现流程
### 1. 简介
在进行图像处理时，我们常常需要对图像进行分割，找出其中的不同区域或目标。而高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称 GMM）是一种用于图像分割的常用方法。本文将介绍如何使用 Python 实现图像 GMM。
### 2. GMM 算法流程
下面是图像 GMM 算法的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-12-10 04:06:24
200阅读
