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搜索关键字:gmm    ( 169个结果
Gaussian Mixture Model (GMM)高斯混合模型聚类
k-means应该是原来级别的聚类方法了,这整理下一个使用后验概率准确评测其精度的方法—高斯混合模型。 我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法,这次我们来说一下另一个很流行的算法:Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM ...
分类:其他好文   时间:2020-05-14 19:24:26    阅读次数:64
高斯混合模型(GMM)
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 ...
分类:其他好文   时间:2020-04-08 11:51:36    阅读次数:73
十二、高斯混合模型
参考url: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.12-gaussian-mixtures.html 1、高斯混合模型(GMM)为什么会出现:k-means算法的缺陷 某些点的归属簇比其他点的归属簇更加明确,比如中间的两个簇似 ...
分类:其他好文   时间:2020-03-21 19:44:53    阅读次数:102
2020/02/28 高斯混合模型以及GMM聚类
什么是高斯混合模型 高斯混合模型(GMM)认为,一个数据分布可以有几个高斯分布组合而成。 参考博客:| "知乎" | 高斯混合模型聚类 对于一个多类别数据集合,所有类别各自的数据分布的组合就是整体数据分布。这非常符合高斯混合模型理论。我们可以用一个生活化一点的例子来说明高斯混合模型聚类。假设有一堆颜 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-28 23:04:31    阅读次数:73
2000_narrowband to wideband conversion of speech using GMM based transformation
论文地址:基于GMM的语音窄带到宽带转换 博客作者:凌逆战 博客地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12151027.html 摘要 在不改变现有通信网络的情况下,利用窄带语音重建宽带语音是一个很有吸引力的问题。本文提出了一种从窄带语音中恢复宽带语音的新方法 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-26 19:16:24    阅读次数:58
【无监督学习】高斯混合模型
高斯混合模型 本博客根据 百面机器学习,算法工程师带你去面试 一书总结归纳,公式图片均出自该书. 本博客仅为个人总结学习,非商业用途,侵删. 网址 http://www.ptpress.com.cn 高斯混合模型(Gaussian Mixed Model, GMM) 是一种常见的聚类算法,与K均值算 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-20 18:38:49    阅读次数:97
Derivative Pricing_2_Vasicek
*Catalog 1. Plotting Vasicek Trajectories 2. CKLS Method for Parameter Estimation (elaborated by GMM and Euler Approx) 3. Application 1. Plotting Vasi ...
分类:其他好文   时间:2020-02-09 10:04:26    阅读次数:72
我们基于kaldi开发的嵌入式语音识别系统升级成深度学习啦
先前的文章《三个小白是如何在三个月内搭一个基于kaldi的嵌入式在线语音识别系统的 》说我们花了不到三个月的时间搭了一个基于kaldi的嵌入式语音识别系统,不过它是基于传统的GMM-HMM的,是给我们练手用的,通过搭这个系统我们累积了一定的语音识别领域的经验,接下来我们就要考虑做什么形态的产品了。语 ...
分类:其他好文   时间:2019-12-30 09:48:50    阅读次数:266
EM 算法(三)-GMM
高斯混合模型 混合模型,顾名思义就是几个概率分布密度混合在一起,而高斯混合模型是最常见的混合模型; GMM,全称 Gaussian Mixture Model,中文名高斯混合模型,也就是由多个高斯分布混合起来的模型; 概率密度函数为 K 表示高斯分布的个数,αk 表示每个高斯分布的系数,αk>0,并 ...
分类:编程语言   时间:2019-11-18 18:18:47    阅读次数:84
机器学习高阶训练营知识点一览<二>
第三阶段 无监督学习与序列模型 【核心知识点】 - K-means、GMM以及EM - 层次聚类,DCSCAN,Spectral聚类算法 - 隐变量与隐变量模型、Partition函数 - 条件独立、D-Separation、Markov性质 - HMM以及基于Viterbi的Decoding - ...
分类:其他好文   时间:2019-11-12 15:57:17    阅读次数:174
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