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
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2023-10-08 10:59:14
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（最近接触了米筐、同花顺 MindGo 等量化投资平台，打算学习一下 python 相关的知识，MindGo 量化平台上也正在产出一些 python 教材，个人觉得还不错，给大家分享一下，有兴趣的同学可以学习一波~）1.字符串(str)字符串是 Python 中最常用的数据类型,使用引号来创建字符串，注：单引号或者双引号都行！[示例] 创建字符串first='hello world !' #简单的
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2024-08-26 00:36:41
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python SGMLParser模块处理html解析非常的方便，它将HTML 处理分成三步：将 HTML 分解成它的组成片段，对片段进行加工，接着将片段再重新合成 HTML。第一步是通过 sgmllib.py 来完成的，它是标准 Python 库的一部分。理解本章的关键是要知道 HTML 不只是文本，更是结构化文本。这种结构来源于开始与结束标记的或多或少分级序列。通常您并不以这种方式处理 HTM
一、HMM中文分词使用Python实现HMM分词的过程主要包括训练HMM、定义viterbi函数、分词三个步骤 1、训练HMM 训练HMM过程定义了train函数，用于在给定语料下，统计并计算各个位置状态的初始概率、转移概率和发射概率。 train函数定义了三个用于存放初始概率、转移概率和发射概率的字典，并将结果存至JSON文件当中。训练HMM的过程包含4个步骤： （1）加载需要的库，输入待分词文
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2023-11-26 14:07:37
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相关数学概念协方差矩阵 多维高斯分布 其中k=n，即x的维度。GMM的原理GMM，高斯混合模型，是一种聚类算法。 1.GMM概念： -将k个高斯模型混合在一起，每个点出现的概率是几个高斯混合的结果。 -每个 Gaussian 称为一个“Component”，这
1.基础知识 语音识别技术就是让机器通过识别与理解把语音信号转换为相应的文本或命令的技术。 语音识别的难点：地域性、场景性、生理性、鸡尾酒问题（多人）。 语音识别任务分类：孤立词识别、连续词识别。&
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2023-08-21 20:28:42
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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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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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# GMM声音识别的python实现
声音识别是一项重要的技术，可以应用在语音识别、语音合成、情感分析等领域。而高斯混合模型（GMM）是声音识别中常用的一种技术。
本文将介绍如何使用python实现GMM声音识别，并提供相应的代码示例。我们将分为以下几个部分进行介绍：
1. GMM声音识别简介
2. GMM声音识别的步骤
3. 使用python实现GMM声音识别的代码示例
## 1. GM
原创
2023-12-06 14:48:34
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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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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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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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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
语言类型学分类范本1.分析语，孤立语（易和孤立语言混淆，建议少用），词根语2.综合语，屈折语（不称曲折语）3.黏着语（不称胶着语）4.抱合语（多式综合语）编插语 复综语多式综合语等等①越南语、苗语、华语是典型的分析语文法的词根语类型②拉丁语、梵语、俄语是典型的综合语文法的屈折语类型③蒙古语、韩语、日语是典型的综合语文法的黏着语类型④因纽特语(爱斯基摩)是典型的综合语文法的抱合语类型分析
## 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
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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，
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2024-06-18 12:17:48
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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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# 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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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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