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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在学习spark之前我们应该已经学习了Scala语法，spark是通过scala语言编写的，对scala语言的支持较好目录一、spark的搭建模式二、 spark中的一些重要名词的功能及内部组成三、RDD转换算子（transformation）行为算子（Action）四、资源申请和任务调度五、缓存cache六、checkpoint七、累加器和广播变量八、分区一、spark的搭建模式local：一般
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2024-07-11 13:26:41
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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. 概要1）动态面板模型：在面板数据中考虑被解释变量的动态特征；2）由于被解释变量的滞后项也进入回归方程，「1」个体固定效应会导致普通的OLS回归产生偏误和不一致性——这也是回归内生性问题的一种形式；3）为了克服OLS估计的问题，需要引入「2」人工变量：在动态面板模型中，最常用的工具变量是被解释变量和解释变量的滞后及差分滞后项；4）引入这类工具变量后，可利用GMM的一般框架进行估计，因此这类方法
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2023-12-27 13:03:38
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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
1. 有时候单一高斯分布不能很好的描述分布上图左面用单一高斯分布去描述，显然没有右图用两个高斯分布去描述的效果好。2. 引入混合高斯分这里插一句，为什么是“高斯混合模型”，而不是别的混合模型，因为从中心极限定理知，只要K足够大，模型足够复杂，样本量足够多，每一块小区域就可以用高斯分布描述。而且高斯函数具有良好的计算性能，所GMM被广泛地应用。 单一高斯分布公式 ...
原创
2021-08-13 09:36:16
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高斯混合模型理解。
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2023-02-23 10:42:34
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# 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
1. 引言下载数据的时候，通常获得的数据是以面板形式排列的，如图1所示，但也会遇到某些以时序形式排列的数据，如图2所示。显然面板形式的数据更便于使用，但有时会出现所需数据只有时序形式的情况，如使用wind数据库的证券分析工具时，就只能下载时序形式的数据。因此，本文提供了一种（不太聪明的）将时序形式转化为面板形式数据的思路。欢迎大家一起讨论优化本代码。图1 面板形式的数据图2 时序形式的数据2. 这
算法逻辑在这里： 贴之前先说下，本来呢是打算自己写一个的，在matlab 上，不过，实在是写不出来那么高效和健壮的，网上有很多实现的代码，例如上面参考里面的，那个代码明显有问题阿，然后因为那里面的代码与逻辑分析是一致的，那在其基础上修改看看，结果发现代码健壮性实在太差了，我的数据集是 70-by-2000 的矩阵，70个样本2000维，结果协方差的逆根本算不出来，全部是i
1. 有时候单一高斯分布不能很好的描述分布 image.png 上图左面用单一高斯分布去描述，显然没有右图用两个高斯分布去描述的效果好。 2. 引入混合高斯分 这里插一句，为什么是“高斯混合模型”，而不是别的混合模型，因为从中心极限定理知，只要K足够大，模型足够复杂，样本量足够多，每一块小区域就可以
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2020-04-08 11:00:00
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前言最近一段时间在做流行病数据的分析，期间学习DLNM模型的过程中碰到了挺多问题百度搜不到，笔者通过慢慢读原文献、看代码解决了一部分，当然还是有一些没太搞懂hhh。DLNM模型是个比较新的模型，中文版本的介绍也比较少，所以想写一篇推文，做一下知识输出，这也是笔者第一篇关于专业知识的推文，欢迎大家点赞、评论、多多支持，文中言语不当之处还请多多指教，谢谢！目录1. 分布滞后模型与自回归模型2. 分布滞
1.GMMGMM在语音识别的有大的作用。全名叫高斯混合分布，通俗的理解是多个高斯分布模型构成的。GMM为后面的HMM提供了一个概率分布，将不完全数据的边缘分布转换为完全数据的联合分布。单独的高斯模型有两个重要参数，一个是均值，另一个就是协方差矩阵。pi为各个高斯模型在混合模型的权重。我们设置观测变量为x，隐藏变量为z，在语言识别中，观测变量就是通过MFCC提取的每一帧的音频信号的特征，隐藏变量就是
1. 高斯分布的一些结论：利用似然估计对一组符合高斯分布的数据进行分析，得到其均值的估计就是样本的均值，方差的估计就是样本方差。具体推导如下高斯分布的概率密度函数为，对一组符合高斯分布的样本进行似然估计，将样本代入概率密度函数，有目标函数转换成对数似然分别对均值和方差求导，可以得到高斯混合模型是由多个高斯模型混合。其目标函数这表明一个样本多个不同比重的高斯分布混合形成的，每个高斯分布对样本的贡献，
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2024-07-08 15:15:52
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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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摘要 本文通过opencv来实现一种前景检测算法——GMM，算法采用的思想来自论文[1][2][4]。在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，则认为是背景，否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中，所以对动态背景有一
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2024-04-16 21:57:56
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GMM—高斯混合模型
原创
2021-08-19 12:53:01
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与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同，我们首先认为是满足一定的概率分布的，这里我们认为满足多项式分布，，其中，有k个值{1,…,k}可以选取。而且我们认为在给定后，满足多值高斯分布，即。由此可以得到联合分布。 整个模型简单描述为对于每个样例，我们先从k个类别中按多项式分布抽取一个，然
文章目录一、In Depth: Gaussian Mixture Model二、Motivating GMM: Weaknesses of k-Means三、Generalizing E-M: Gaussian Mixture Models/GM附注：Choosing the covariance type四、GM as Density Estimation五、How many componen
