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 ...
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2019-11-18 18:18:47
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今日完成的任务： 1、研究GMM（高斯混合模型）的运动模型检测算法； 2、研究KCF（滤波器）的运动目标跟踪算法； 3、初步熟悉了OpenCV。 明天的目标： 1、尝试根据算法流程图开始编写算法； 2、继续研究相关算法和软件。 每日小结： 今天稍微休息调整了一下，并没有做太多的工作，只是继续研究了两 ...
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2019-08-25 19:50:30
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今天完成的任务： 1、研究了GMM算法（高斯混合模型）的算法原理； 2、了解了相关KCF滤波器的原理； 3、掌握了Gitlab的用法。 明日的计划： 1、继续寻找并研究合适用于本项目的算法； 2、继续学习相关的Python语言和相关软件的用法。 每日小结： 由于我们小组没有相关的背景知识，所以找了有 ...
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2019-08-24 20:16:37
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原文 ：http://tecdat.cn/?p=3433 本文我们讨论期望最大化理论，应用和评估基于期望最大化的聚类。 软件包 install.packages("mclust"); require(mclust) ## Loading required package: mclust ## Pac ...
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2019-07-27 13:14:31
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1. 聚类算法都是无监督学习吗? 什么是聚类算法？聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，.... ...
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2019-07-25 20:29:12
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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 ...
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2019-06-17 12:38:18
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这篇博客整理K均值聚类的内容，包括： 1、K均值聚类的原理； 2、初始类中心的选择和类别数K的确定； 3、K均值聚类和EM算法、高斯混合模型的关系。 一、K均值聚类的原理 K均值聚类（K-means）是一种基于中心的聚类算法，通过迭代，将样本分到K个类中，使得每个样本与其所属类的中心或均值的距离之和 ...
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2019-05-13 14:14:06
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一、EM算法概述 EM算法（Expectation Maximization Algorithm，期望极大算法）是一种迭代算法，用于求解含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计（MLE）或极大后验概率估计（MAP）。EM算法是一种比较通用的参数估计算法，被广泛用于朴素贝叶斯、GMM（高斯混合模型）、K ...
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2019-05-12 00:55:20
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EM算法与高斯混合模型 前言 EM算法是一种用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计的迭代算法。如果给定的概率模型的变量都是可观测变量，那么给定观测数据后，就可以根据极大似然估计来求出模型的参数，比如我们假设抛硬币的正面朝上的概率为p（相当于我们假设了概率模型），然后根据n次抛硬币的结果就可以估计 ...
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2019-03-05 21:29:26
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1. 前言 我们之前有介绍过 "4. EM算法 高斯混合模型GMM详细代码实现" ，在那片博文里面把GMM说涉及到的过程，可能会遇到的问题，基本讲了。今天我们升级下，主要一起解析下EM算法中GMM（搞事混合模型）带惩罚项的详细代码实现。 2. 原理 由于我们的极大似然公式加上了惩罚项，所以整个推算的 ...
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2019-01-16 21:49:46
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