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EM GMM 算法 评分:

EM GMM 算法

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2015-02-01 上传 大小:1.7MB
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GMM与EM算法

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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混合高斯模型GMM EM算法

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算法的参数估计

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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GMM算法实现

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

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EM算法GMM算法

改文件包中包含EM算法,已经使用GMM算法进行参数估计,并同时示例进行分类训练和预测

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GMM算法的 EM实现

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

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GMM算法的EM实现

使用EM算法实现GMM,使用了C++进行编程。

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GMM算法的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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EM算法估计GMM

本程序为matlab程序。em算法,指的是最大期望算法(Expectation Maximization Algorithm,又译期望最大化算法),是一种迭代算法,在统计学中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计。

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GMM-EM算法讲义PPT slides

GMM-EM算法讲义PPT slides,讲解GMM算法和EM算法的理论

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EM算法在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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基于GMM的EM算法的matlab实现

基于高斯混合模型GMM的EM 算法的matlab实现

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一种基于贪心EM算法学习GMM的聚类算法.pdf

传统的聚类算法如k - m eans算法需要一些先验知识来确定初始参数,初始参数的选择通常会对聚类结果生产很大的 影响。提出一种新的基于模型的聚类算法,通过优化给定的数据和数学模型之间的适应性发现数据对模型的最好匹配。

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GMM高斯模型以及EM算法的介绍

关于GMM和EM的一些推导过程,以及如何在GMM运用EM

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很详细的EM算法,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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用gmm模型来对em算法进行应用

用gmm模型来对em算法进行编程,可以用其聚类

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机器学习 第十四讲:GMM与EM算法

这讲主要介绍unsupervised学习模型中的高斯混合模型以及EM算法。

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EM算法逼近GMM参数针对二维数据点的python实现

EM算法逼近GMM参数针对二维数据点的python实现。 GMM即高斯混合模型,是将数据集看成是由多个高斯分布线性组合而成,即数据满足多个高斯分布。EM算法用来以迭代的方式寻找GMM中个高斯分布的参数以及权值。GMM可以用来做k分类,而混合的高斯分布个数也就是分类数K。

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EM算法求解混合高斯模型(GMM)

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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html+css+js制作的一个动态的新年贺卡

该代码是http://blog.csdn.net/qq_29656961/article/details/78155792博客里面的代码,代码里面有要用到的图片资源和音乐资源。

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