# 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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实验内容本次实验主要通过运动python语言实现了一种基于混合高斯模型（GMM）的前景检测算法，其思想主要参考论文[4][7][8]。 本次实验使用WavingTrees[9]数据来进行实验。该数据全由bmp图片组成，如图一所示。本实验将使用前200帧背景对GMM模型进行训练，然后使用剩余的87帧图片用于测试。 图1 WavingTrees数据实验步骤具体步骤如下:将模型的矩阵参数进行初始化，即将
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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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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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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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具体说明。本文主要针对怎样用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. GM...
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2015-02-01 20:47:00
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# 如何实现Python中曲面拟合
曲面拟合是一种用于数据分析和建模的有力方法，尤其适合于处理二维空间中的离散数据点。在很多科学和工程应用中，常常需要用到曲面拟合，如在气象、地质、物理等领域。
本文将介绍如何利用 Python 中的 `numpy` 和 `scipy` 库实现曲面拟合。我们将通过一个具体示例来说明。
## 1. 问题描述
假设我们有一组记录温度和湿度的数据点，想要用曲面拟合
原创
2024-10-24 06:04:25
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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具体说明。本文主要针对怎样用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：每一个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成，每一个 Gaussian 称为一个“
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2015-02-09 20:57:00
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2014-10-27 09:41:00
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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具体说明。本文主要针对怎样用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. GM...
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2014-07-17 11:10:00
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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具体说明。本文主要针对怎样用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. GM...
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2014-10-05 13:28:00
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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具体说明。本文主要针对怎样用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. GM...
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2014-07-06 21:35:00
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# Python中的拟合
## 介绍
在Python中，我们可以使用一些库来进行数据拟合，比如Numpy、Scipy和Matplotlib。数据拟合是一种统计学中的方法，用于找到一条最符合数据集的曲线或者直线。在本文中，我将教你如何在Python中实现数据拟合。
## 数据拟合流程
```mermaid
erDiagram
数据集 --> 选择模型
选择模型 --> 拟合数据
原创
2024-04-01 04:40:33
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