下面介绍一下几种典型的机器算法首先第一种是高斯混合模型算法: 高斯模型有单高斯模型（SGM）和混合高斯模型（GMM）两种。 （1）单高斯模型： ，阈值t的选取一般靠经验值来设定。通常意义下，我们一般取t=0.7-0.75之间。 二维情况如下所示： （2）混合高斯模型： 对于(b)图所示的情况，很明显，单高斯模型是无法解决的。
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2023-12-01 10:44:36
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高斯混合回归是一种强大的统计方法，广泛应用于数据建模和预测。在这篇博文中，我们将通过一个具体的步骤，介绍如何使用 Python 实现高斯混合回归。接下来，我们将涵盖从环境准备到扩展应用的各个方面。
## 环境准备
### 软硬件要求
- **操作系统**: Windows, macOS 或 Linux
- **Python 版本**: 3.7 或更高
- **所需库**: `numpy`,
本文的参考资料：《Python数据科学手册》； 本文的源代上传到了Gitee上；本文用到的包：%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Ellipse
f
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2024-01-08 13:54:46
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在运动目标检测提取中，背景目标对于目标的识别和跟踪至关重要。而建模正是背景目标提取的一个重要环节。前景是指在假设背景为静止的情况下，任何有意义的运动物体即为前景。运动物体检测的问题主要分为两类，摄像机固定和摄像机运动。对于摄像机运动的运动物体检测问题，比较著名的解决方案是光流法，通过求解偏微分方程求的图像序列的光流场，从而预测摄像机的运动状态。对于摄像机固定的情形，当然也可以用光流法，但是由于
01. 高斯混合模型简介高斯混合模型（Gaussian Mixed Model，GMM）和隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是语音算法中常用的统计模型。HMM前面已经讲过了，这里介绍一下GMM算法。当数据分布中有多个峰值的时候，如果使用单峰分布函数去拟合会导致结果不佳，这时候可以使用具有多个峰值的分布去拟合，如下图所示，可以明显的看到使用两个峰值的高斯模
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2024-04-17 15:21:40
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1.高斯混合模型概述高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型（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（Proba
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2024-03-11 11:30:20
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上一次我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法，这次我们来说一下另一个很流行的算法：Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上，GMM 和 k-means 很像，不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来（所以 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation ），简单地说，k-means 的结果是每个数据点被 assign
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）首先看一个图直观理解：包含三个高斯分量的一个维度的GMM是如何由其高斯分量叠加而成基本原理： ＝＝》混合模型＋高斯模型 组成１.混合模型（MIxture Model） 混合模型是一个可以用来表示在总体分布（distribution）中含有 K 个子分布的概率模型，换句话说，混合模型表示了观测数据在总体中的概率分布，它是一个由 K 个子分布
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2023-12-01 12:10:41
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1.高斯混合模型概述高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型（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（Proba
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种基于概率的一种聚类方法，广泛应用于图像处理、信号处理和模式识别等领域。通过将数据建模为多个正态分布的组合，它能够捕捉复杂的数据分布特性。这篇博文将系统地探讨如何在Python中实现高斯混合模型，涵盖其背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理和选型指南。
## 背景定位
高斯混合模型适用于多种场景，特别是当数据呈
作者：桂。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： 1）GMM背景介绍； 2）GMM理论推导； 3）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-高斯模型1给出单个随机信号(均值为-2，方差为9的高斯分布)，可以利用最大
基于高斯函数的算法，通过混合单个或多个高斯函数，计算对应像素中概率，哪个分类的概率最高的，则属于哪个类别图解： GMM算法概述GMM方法跟K - Means相比较，属于软分类 实现方法 - 期望最大化(E - M) 停止条件 - 收敛，或规定的循环次数 代码：#include<opencv2\core\core.hpp>
#include<opencv2\hi
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2024-05-14 15:49:03
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高斯过程回归(GPR)a基本原理：利用高斯过程回归将可能的数据趋势曲线都保存下来（每条趋势曲线都有自己的置信度，在区间内呈高斯分布），最后在一张图中显示出来，再判断总体的趋势情况。b算法原理：高斯过程GP 高斯过程回归GPR核函数Kernel支持向量机（SVM）通过某非线性变换 φ( x) ，将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量机的求解只用到内积运算，而在
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2023-09-11 15:45:37
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本文包括：高斯混合模型高斯混合模型的EM算法其它有关数据分析，机器学习的文章及社群1.高斯混合模型：高斯混合模型是指在我们用来训练模型的样本中，存在多个高斯分布，而每个样本是从哪个高斯分布中抽取的这个参数是未知的，也就是隐变量。高斯混合模型的概率分布模型： 其中，αk是系数，αk≥0且 ，可以理解为一个样本从一个特定的高斯分布中抽取的概率。 是高
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2024-05-17 02:48:43
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一、概述以一维数据为例，我们可以看到下图通过将多个单一的高斯模型加权叠加到一起就可以获得一个高斯混合模型，这个混合模型显然具备比单个高斯模型更强的拟合能力：再举一个二维数据的例子，在下图中可以看到有两个数据密集区域，对应的概率分布也就会有两个峰。高斯混合模型可以看做生成模型，其数据生成过程可以认为先选择一个高斯分布，再从被选择的高斯分布中生成数据：综合上述两种描述，我们可以从两种角度来描述高斯混合
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2023-10-28 11:09:45
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使用laws纹理滤波结合高斯混合分类器做缺陷检测训练及测试数据使用德国DAGM提供的数据，
测试1：
使用少量图片测试发现缺陷对el和sl等检测横向的纹理的滤波器特别敏感，使用这两种滤波得到的特征作为高斯混合模型的特征，进行训练和测试。
主要参数：
sl shift 2
el shift 2
train threshold 0.001 regularize 1e-5
测试集分类时拒绝阈值 0.05
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2024-05-29 10:28:40
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在开始讲解之前，我要先给看这篇文章的你道个歉，因为《2012.李航.统计学习方法.pdf》中该节的推导部分还有些内容没有理解透彻，不过我会把我理解的全部写出来，而没理解的也会尽可能的把现有的想法汇总，欢迎你和我一起思考，如果你知道为什么的话，还请在评论区留言，对此，不胜感激。 当然，若你对EM算法都一知
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2023-09-08 11:25:39
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高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式，而且符号表述不太清楚，或者文笔非常生硬。本文尝试用通俗的语言全面介绍一下GMM，不足之处还望各位指正。首先给出GMM的定义这里引用李航老师《统计学习方法》上的定义，如下图：定义很好理解，高斯混合模型是一种混合模型，混合的基本分布是高斯分布而已。第一个细节：为什么系数之和为0？P
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2024-05-30 09:51:38
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导语：现有的高斯模型有单高斯模型（SGM）和高斯混合模型（GMM）两种。从几何上讲，单高斯分布模型在二维空间上近似于椭圆，在三维空间上近似于椭球。在很多情况下，属于同一类别的样本点并不满足“椭圆”分布的特性，所以我们需要引入混合高斯模型来解决这种情况。1 单高斯模型多维变量X服从高斯分布时，它的概率密度函数PDF定义如下：在上述定义中,x是维数为D的样本向量，mu是模型期望，sigma是模型协方
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2023-12-21 09:40:59
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首先阐述什么是回归问题（数学上就是用曲线拟合一系列点）：回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。通常使用曲线来拟合数据点，目标是使曲线到数据点的距离差异最小 。线性回归公式推导及其原理解析： 1：实质就是构建多元线性方程，然后写成矩阵形式 2：构建出的方程和
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2024-01-02 12:02:12
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