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 11:51:36
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一、核心思想：由部分估计整体 二、具体分析 （1）先举一个最简单的例子，如下： 转换成更专业一点的就是：现在有一个样本分布为A，我们从这个样本分布中获得了一部分样本a，极大似然就是要利用这部分a来估计A的分布； 做法就是对A构建模型，模型参数为Q，然后再构建极大似然函数表示在何种模型参数Q下可以最大 ...
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2019-10-28 13:00:03
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需要对数据进行函数拟合，首先画一下二维散点图，目测一下大概的分布， 所谓正态分布，就是高斯分布，正态曲线是一种特殊的高斯曲线。 python的scipy.optimize包里的curve_fit函数来拟合曲线，当然还可以拟合很多类型的曲线。scipy.optimize提供了函数最小值(标量或多维)、 ...
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2019-06-02 15:49:12
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生成式模型 P(X,Y)对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快。 ? 1. 判别式分析 ? 2. 朴素贝叶斯Native Bayes ? 3. 混合高斯型Gaussians ? 4. K近邻KNN ? 5. 隐马尔科夫模型HMM ? 6. 贝叶斯网络 ? ...
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2019-04-05 18:12:33
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当概率模型依赖于无法观测的隐性变量时，使用普通的极大似然估计法无法估计出概率模型中参数。此时需要利用优化的极大似然估计：EM算法。 在这里我只是想要使用这个EM算法估计混合高斯模型中的参数。由于直观原因，采用一维高斯分布。 一维高斯分布的概率密度函数表示为： 多个高斯分布叠加在一起形成混合高斯分布： ...
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2019-01-01 16:08:21
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综合网上上各种车牌识别方法，总结出一个较为简单的车牌识别方案，采用VS2013+OpenCv2.4.9实现。并且附上可运行的源代码以及测试图片和视频，详细参数设置请参照源代码。识别部分的训练样本见我上传的资源。实现方法(一)检测车辆（基于混合高斯模型的背景差分法）读取视频（avi格式），选定目标区域框用于检测车辆检测车辆，基于混合高斯模型的背景差分法检测前景，经过腐蚀、膨胀后，若像素值大于200的
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2018-12-14 00:54:14
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综合网上上各种车牌识别方法，总结出一个较为简单的车牌识别方案，采用VS2013+OpenCv2.4.9实现。并且附上可运行的源代码以及测试图片和视频，详细参数设置请参照源代码。识别部分的训练样本见我上传的资源。实现方法(一)检测车辆（基于混合高斯模型的背景差分法）读取视频（avi格式），选定目标区域框用于检测车辆检测车辆，基于混合高斯模型的背景差分法检测前景，经过腐蚀、膨胀后，若像素值大于200的
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2018-11-23 22:31:28
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EM算法与混合高斯模型 close all; clear; clc; %% Sample Generate N=5000; a_real =[3/10,5/10,2/10]; mu_real = [7,12;12,7;14,15]; cov_real(:,:,1) = [1,0;0,1]; cov_... ...
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2018-10-26 22:16:13
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Bisecting KMeans Bisecting KMeans算法的主要思想是：首先将所有点作为一个簇，然后将该簇一分为二，之后选择能最大限度降低聚类代价函数（也就是误差平方和）的簇划分为两个簇，以此进行下去，直到簇的数目等于用户给定的数目k为止。 Gaussian Mixture Model ...
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2018-08-02 02:03:02
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