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GMM算法的 EM实现 评分:

有关GMM算法的EM实现,里面都是本人在学习GMM算法时候的资料,非常有用
2015-12-06 上传大小:8.15MB
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EM算法(期望最大化)——从EM算法角度理解K-Means与GMM的区别
GMM的matlab实现

用期望最大化(EM算法)去实现高斯混合模型(GMM),使用matlab程序

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很详细的EM<em>算法em>,GMM,HMM训练用

详细介绍了训练hmm和gmm的EM算法,以及其应用,对利用这些模型的朋友,想了解此算法的最好的资料。

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EM<em>算法em>训练GMM的聚类函数vq_flat(看评论酌情下载)

EM算法训练GMM的Matlab实现过程(总结) 中 的vq_flat代码

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高斯混合模型(EM<em>算法em>)Matlab代码

高斯混合模型(EM算法)Matlab代码,并附有简单实例测试估计效果

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基于GMM的EM<em>算法em>的matlab实现

基于高斯混合模型GMM的EM 算法的matlab实现

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GMM<em>算法em>的EM实现 2分类

利用EM算法实现GMM算法,文件包含GMM模型以及一个简单的2分类问题的实现,课程作业绝对可用。

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GMM与EM<em>算法em>

PDF文档对应于网易公开课上吴恩达教授主讲的机器学习(网址:http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html)中高斯混合模型(GMM)与EM算法相关内容,补充了Jessen不等式的证明,以及GMM的似然函数最大化的参数的公式推导

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EM GMM <em>算法em>

EM GMM 算法

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混合高斯模型GMM EM<em>算法em>

混合高斯模型GMM,背景/前景提取,有详细的EM算法推导过程,GMM源代码(C++,opencv)付注解,有关GMM的相关论文两篇

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GMM模型以及基于EM<em>算法em>的参数估计

本人在看论文的过程中涉及到了GMM模型,所以查找相关文献整理了一下,共享给大家!基于EM算法的参数估计是通过斯坦福大学的公开课讲EM算法的视频学习的,也对应看了别人整理的笔记,个人觉得有些地方说的不是很清楚,特整理此笔记供大家参考。

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用EM<em>算法em>估计Gaussian mixture model(GMM)参数

用EM方法求GMM模型的极大似然估计,可以对任意维数的数据进行处理

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GMM<em>算法em>java实现

所谓混合高斯模型(GMM)就是指对样本的概率密度分布进行估计,而估计采用的模型(训练模型)是几个高斯模型的加权和(具体是几个要在模型训练前建立好)。每个高斯模型就代表了一个类(一个Cluster)。对样本中的数据分别在几个高斯模型上投影,就会分别得到在各个类上的概率。然后我们可以选取概率最大的类所为判决结果。

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EM<em>算法em>在GMM中求解

用matlab编写的EM算法,实现混合高斯模型的求解。有注释,便于初学者进行学习。

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高斯混合模型及EM<em>算法em>

讲解的最透彻的高斯混合模型及EM算法,从EM算法的推导到在GMM参数估计中的应用方法,有助于理解GMM及EM估计方法

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用<em>gmmem>模型来对em<em>算法em>进行应用

用gmm模型来对em算法进行编程,可以用其聚类

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EM<em>算法em>中文介绍PPT

这个Em算法浅显易懂,是学习GMM了解EM 算法的很好帮助材料

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EM<em>算法em>在高斯混合模型中的应用有matlab 代码

介绍了EM算法原理,及其在高斯混合模型中应用,并编程用matlab实现,评估其性能

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GMM<em>算法em>的EM实现

使用EM算法实现GMM,使用了C++进行编程。

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EM<em>算法em>用于混合高斯模型的参数估计

EM算法用于混合高斯模型的参数估计的原理与算法实现(matlab);源码实现包括EM算法用于K均值问题的参数估计和EM算法用于混合高斯模型参数估计。

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