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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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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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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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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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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# 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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## 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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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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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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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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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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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
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2024-01-16 17:32:13
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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
# 如何实现 Python GMM 背景建模
## 1. 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何实现 Python 中的 GMM 背景建模。GMM 背景建模是一种用于视频处理和分析的技术，它可以帮助我们检测视频中的运动目标并提取背景信息。
## 2. 流程
下面是实现 Python GMM 背景建模的流程：
```mermaid
gantt
title Python GMM
原创
2024-03-17 03:35:55
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# 如何实现Python使用OpenCV GMM
## 一、整体流程
下面是使用Python结合OpenCV实现GMM（高斯混合模型）的步骤：
```mermaid
gantt
title GMM实现流程
section 整体流程
学习 :a1, 2022-01-01, 1d
安装OpenCV :a2, after a1, 2d
导入库
原创
2024-03-08 07:04:11
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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
python+opencv实现高斯混合（GMM）图像分割前言原理第一步代码实现第二步代码实现，周边去毛糙第三步代码实现，重新筛选背景总结 前言最近想学习一点图像分割方面的知识。网上看了一圈，发现GMM实现图像分割的算法在C++/opencv上实现的案例很多，暂时没有发现python实现的。结合C++版本的语法和对算法的理解，花了半个下午时间，使用python实现了一下，在此记录一下。我们的目的是
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2024-01-03 13:43:15
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