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高斯混合模型
高斯混合模型
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内含gmm的matlab和python程序,简单易懂,不到百行,混科研搞数据必备良代码。超低价甩卖。
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自适应高斯混合模型
浏览:164
经过改进的高斯混合模型,运行效果还是可以的,适用于想深入了解混合高斯模型前景的同学,代码书写比较规范
高斯混合模型:模拟高斯混合模型-matlab开发
浏览:188
如果聚类的数量是预定义的,GMM 会返回一组点的聚类质心和聚类方差。 然后可以将质心和方差传递给高斯 pdf 以计算输入查询点相对于给定集群的相似度。
混合高斯模型用于前景提取
浏览:127
混合高斯模型运动前景提取的matlab程序,效果还不错这样有利于处理期间感兴趣前景提取的matlab程序,利用帧差法实现的视屏前景提取前景提取的matlab程序,利用帧差法实现的视屏前景提取
高斯混合模型之代码实现(matlab版)
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3星 · 编辑精心推荐
高斯混合模型的代码实现,matlab版本易读
GMM高斯混合模型C源码
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高斯混合模型(Gaussian mixture model,简称GMM)是单一高斯机率密度函数的延伸,由於GMM 能够平滑地近似任意形状的密度分布,因此近年来常被用在语音与语者辨识,得到不错的效果。
GMM-Master
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高斯混合算法 python,内部含有采样点,可以画散点图,选择聚类点数,并且根据聚类结果拟合出曲线
基于MATLAB的语音识别GMM
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用MATLAB编程的GMM模型,在语音识别中发挥很大作用,采用的方法为高斯混合模型
C++实现GMM源码
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C++实现GMM分类模型的源码,高斯参数自己可以调整
混合高斯模型算法原理
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混合高斯模型是一种经典的背景建模算法,用于背景相对稳定情况下的运动目标检测。它由单高斯模型发展而来,对于多模态的背景有一定的鲁棒性,如:树叶晃动、水纹波动等。主要介绍单高斯模型和混合高斯模型。
高斯混合模型直观实现
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vs2010环境下编写的VC++代码,EM算法直观实现GMM。 效果参照:http://blog.csdn.net/hzq20081121107/article/details/19505619
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)的背景建立
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高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)是单一高斯概率密度函数的延伸,GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型(Single Gaussian Model, SGM)和高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)两类。类似于聚类,根据高斯概率密度函数(Probability Den
EM迭代高斯混合模型算法
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高斯混合模型(GMM)可以平滑任意形状的概率分布。其参数求解方法一般使用极大似然估计求解,但使用极大似然估计法往往不能获得完整数据(比如样本已知,但样本类别(属于哪个高斯分布)未知),于是出现了EM(最大期望值)求解方法。 虽然上面说的简单,但是混合高斯模型和EM求解的理论还是比较复杂的,我把我所找到的我认为能够快速掌握高斯混合模型的资料打包到了附件中,大家可以去下载,了解混合高斯模型以及EM的完
高斯混合模型全代码
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matlab写的高斯混合模型包,内有详细的函数功能说明。
GMM算法实现
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这个文档详细介绍了GMM算法,包括公式的推倒,非常适合初学者
相关性矩阵问题的交替方向优化算法实现
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相关性矩阵问题的ADMM算法实现。 ADMM 是交替方向乘子算法, 英文全称是 Alternating Direction Method of Multipliers,本代码文件利用ADMM算法求解了统计中的相关性矩阵问题。更多信息可见http://maths.nju.edu.cn/~hebma/index
基于SVM的语音情感识别系统
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通过对语音数据进行特征提取,运用SVM识别算法,实现语音信号的6种情感的识别。语料库选自CASIA汉语情感语料库,特征集选取基因频率、时长、共振峰、MFCC等。
高斯混合模型,算法实例
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4星 · 用户满意度95%
刚开始学的一种好的方法 里面的东西,是在matlab中使用的
GMM高斯混合模型代码c++版
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高斯混合模型(Gaussian Mixed Model)指的是多个高斯分布函数的线性组合,理论上GMM可以拟合出任意类型的分布,通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况(或者是同一类分布但参数不一样,或者是不同类型的分布,比如正态分布和伯努利分布)。该代码用vs2012打开即可运行。
高斯混合模型GMM 及高斯混合回归MATLAB程序
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高斯混合模型GMM 及高斯混合回归GMR MATLAB程序 供大家学习参考 有实例和图
高斯混合模型(EM算法)Matlab代码
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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
hmm模型matlab代码-HMM-GMM:隐马尔可夫模型和高斯混合模型
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hmm模型matlab代码HMM-GMM 这是我个人实现的隐马尔可夫模型和高斯混合模型,这是统计机器学习中的两个经典生成模型。 HMM是在无监督的情况下进行训练的,代码实现了前向后退算法,以在给出部分/全部观测值的任何时间步长计算状态的边际概率,而Baum-Welch算法则用于估计初始概率分布,过渡和排放概率分布。 对于此示例,观察值是空格和字母,但是代码足够通用,可以与任何观察值序列和隐藏状态一
2018美赛中英文献检索方法与技巧(第8版)
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2018美赛中英文献检索方法与技巧(第8版),比较简单的东西。再补充一个不错的翻译网站,http://www.fanyigou.net,结合这个教程蛮不错的。
混合高斯模型 matlab实现
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改进的混合高斯模型 matlab实现 注意版本问题,旧版本可用,新版本需要更新函数。 本代码是2017D数模大赛资料
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
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1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出,数据回归预测 3. 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据,暂无版本限制,推荐2018B及以上版本 注:采用 Libsvm 工具箱(无需安装,可直接运行),仅支持 Windows 64位系统
Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出(类别),数据分类预测 3. 评价指标包括:准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据,要求 Matlab 2018B及以上版本
LSTM时间序列神经网络预测MATLAB代码
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MATLAB代码,直接运行,可以换数据。
ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本
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ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本
2022建模国赛代码(三天坚持不易) 包括K-meas算法、bp预测、回归预测,(python和matlab做的).zip
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GMM.rar
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GMM
gmm.py
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testSet.txt
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testGMM.m
545B
README.md
170B
gmm.m
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