Python是一种高级编程语言，它用于通用编程，由Guido van Rossum 在1991年首次发布。Python 的设计着重于代码的可读性。Python有一个非常大的标准库，并且有一个动态类型系统，它还具有自动内存管理功能，支持多种编程范例。这些包括：● 面向对象● 命令式● 函数式● 程序式图形用户界面（GUI）GUI是一个人机交互的界面。换句话说，它是人类与计算机交互的一种方法。它使用窗
转载
2023-07-08 21:42:41
96阅读
1.单变量波动率模型 1.1引言 1.2 举例 1.3 预测1.4 预测举例1.5 预测类型 1.6 均值模型1.7 波动率过程1.8 不变方差过程 1.9 分布1.10 背景及引用1.1 关于ARCH 模型的介绍 1.1.1理论模型ARCH 模型是一种流行的波动率建模方法，其主要使用收益率或残差的观测值作为波动率参考方式。一种基本的GARCH 模型表示如下： 完整的
转载
2023-09-08 16:54:45
129阅读
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
转载
2023-12-05 04:07:45
90阅读
一个例子高斯混合模型（Gaussian Mixed Model）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（或者是同一类分布但参数不一样，或者是不同类型的分布，比如正态分布和伯努利分布）。如图1，图中的点在我们看来明显分成两个聚类。这两个聚类中的点分别通过两个不同的正态分布随机生成而来。但是如果没有GM
转载
2024-02-28 21:49:07
41阅读
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
转载
2023-11-18 10:11:51
138阅读
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
转载
2023-08-31 10:07:46
249阅读
垃圾回收gcpython的垃圾收回机制不想c和c++是开发者自己管理维护内存的，python的垃圾回收是系统自己处理的，所以作为普通的开发者，我们不需要关注垃圾回收部分的内容，如果想要深层次理解python请继续看下文。python垃圾回收机制 Python的GC模块主要运用了引用计数来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上，还可以通过“标记－清除”解决容器对象可能产生的循环引用的问题。通过分代回收以
转载
2024-07-04 07:27:50
34阅读
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
转载
2024-06-24 21:19:48
83阅读
# Python的GMM模型：高效的数据聚类方法
高斯混合模型（GMM，Gaussian Mixture Model）是一种基于概率的方法，用于表示具有多个高斯分布的复杂数据集。这种模型能够很好地处理聚类问题，是数据分析和机器学习中不可或缺的工具之一。本文将介绍GMM的基本概念，使用Python进行实现，并通过代码示例展示其应用。
## GMM的基本概念
GMM假设数据点是由多个高斯分布生成
在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了详细说明。本文主要针对如何用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。 1. GMM模型： 每个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布
转载
2024-01-16 17:32:13
115阅读
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
转载
2023-09-25 20:27:14
170阅读
本文集锦了R语言学习中需要用到的知识。可以作为入门了解之用，细节部分本文不做详解R语言介绍2、Rstools及package管理目前常用安装包的方式用三种：分为CRAN中的包/生物信息学相关包/GitHub里面的包#CRAN中的包
#install.packages() 安装包
#生物信息学相关Bioconductor
#install.packages('BiocManger')
#BiocMa
转载
2023-08-12 15:04:31
223阅读
## 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 |
|
原创
2023-12-10 04:06:24
200阅读
实验内容本次实验主要通过运动python语言实现了一种基于混合高斯模型（GMM）的前景检测算法，其思想主要参考论文[4][7][8]。 本次实验使用WavingTrees[9]数据来进行实验。该数据全由bmp图片组成，如图一所示。本实验将使用前200帧背景对GMM模型进行训练，然后使用剩余的87帧图片用于测试。 图1 WavingTrees数据实验步骤具体步骤如下:将模型的矩阵参数进行初始化，即将
本文的主题是高斯混合模型（GMM），GMM与最大期望（EM）方法有很大的联系，而在GMM的求解过程中使用了极大似然估计法一、极大似然估计我们先来复习一下极大似然估计法是怎么进行的,来看一个的经典实例问题：设样本服从正态分布 ，则似然函数为 试估计参数 与 的值 其中 是样本，也就是说这个函数
转载
2023-10-08 10:59:14
138阅读
背景建模与前景检测算法之ViBe ViBe是一种像素级的背景建模、前景检测算法，该算法主要不同之处是背景模型的更新策略，随机选择需要替换的像素的样本，随机选择邻域像素进行更新。在无法确定像素变化的模型时，随机的更新策略，
转载
2024-06-18 12:17:48
57阅读
高斯混合模型是一种流行的无监督学习算法。GMM方法类似于K-Means聚类算法，但是由于其复杂性，它更健壮，因此更有用。K-means聚类使用欧式距离函数来发现数据中的聚类。只要数据相对于质心呈圆形分布，此方法就可以很好地工作。但是，如果数据是非线性的呢？或者数据具有非零的协方差呢？如果聚类具有不同的均值和协方差怎么办？这就要用到高斯混合模型了!GMM假设生成数据的是一种混合的高斯分布。
转载
2023-11-27 00:11:19
100阅读
# 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
80阅读
# 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
240阅读
