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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# 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
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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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. 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
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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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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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
教程列表：4固定效应变截距面板数据模型Stata软件操作教程7Hausman固定效应随机效应检验-面板数据模型Stata软件操作教程3混合面板数据模型-Stata软件操作教程1数据输入-面板数据模型Stata软件操作教程8面板单位根LLC、IPS检验1-Stata软件操作教程8面板单位根检验2-Stata软件操作教程9变系数面板数据模型1-Stata软件操作教程9变系数面板数据模型2-Stata软
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2023-10-16 09:01:02
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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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# 动态面板模型GMM估计的Python
在经济学和统计学中，动态面板模型是一种有效的数据分析工具，可以捕捉时间序列和跨个体的变化。动态面板模型通常用于分析那些既受到时间效果又受到个体特征影响的数据。在这篇文章中，我们将介绍如何使用GMM（广义矩估计法）来估计动态面板模型，并提供一个Python代码示例。
## 什么是动态面板模型？
动态面板模型是一种扩展的面板数据模型，其中包含滞后因变量。
Note sth about GMM(Gaussian Mixtrue Model)高斯混合模型的终极理解高斯混合模型（GMM）及其EM算法的理解
这两篇博客讲得挺好，同时讲解了如何解决GMM参数问题的EM算法，其实GMM式子没有什么高深的地方，都是概率论的东西，主要是构思比较巧妙。动机：
GMM是用来拟合某种分布的。哪种？任意一种！当然，前提是参数足够多的情况下，所以实作其实并非拟合任意模型。
em算法和gmm算法 GMM is a really popular clustering method you should know as a data scientist. K-means clustering is also a part of GMM. GMM can overcome the limitation of k-means clustering. In this post
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2024-07-27 16:31:01
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# 高斯混合模型（GMM）与OpenCV的结合使用
在数据科学和机器学习的领域中，模型的选择至关重要。高斯混合模型（GMM）作为一种流行的无监督学习方法，可以很好地处理聚类问题。结合 OpenCV 和 Python，我们可以有效地实现这一模型，从而完成图像处理、模式识别等任务。本文将带你了解 GMM 的基本概念，并展示如何在 Python 中使用 OpenCV 来实现 GMM。
## 什么是高
原创
2024-09-23 07:00:49
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复制链接 本文参考CSDN大神的博文，并在讲述中引入自己的理解，纯粹理清思路，并将代码改为了Python版本。（在更改的过程中，一方面理清自己对GMM的理解，一方面学习了numpy的应用，不过也许是Python粉指数超标才觉得有必要改(⊙o⊙)）一、GMM模型事实上，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
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2023-06-25 13:06:42
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最近看一些计算机视觉和图形学类的文章，经常发现一个被称为Gaussian mixture model(GMM)的技术，应用在图像图形处理的算法中。出于好奇，我最近阅读了GMM的文献[1]。基于该文献，我将在这篇博客介绍一下GMM的一些核心思想以及比较成功的应用。1. 简介GMM是一个参数概率密度函数，由加权的分块高斯密度累加和表示。GMM通常被用来表示一个概率密度分布的参数模型，以提供建立特征度量
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2023-08-18 17:49:55
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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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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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高斯混合模型理解。
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2023-02-23 10:42:34
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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
