HMM,GMM,EM介绍

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HMM,GMM,EM介绍

: HMM,GMM,EM介绍 HMM,GMM,EM介绍，绝对超值，看过之后就知道了
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: 基于HMM和GMM模型的三维人体姿态参数EM估计matlab仿真+代码仿真操作视频 2.内容：基于HMM和GMM模型的三维人体姿态参数EM估计matlab仿真+代码仿真操作视频 3.用处：用于HMM和GMM模型编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，...
评级：0 浏览量：132 收藏量：3 资源大小：14.14MB 上传时间：2022-07-06

: GMM-HMM语音识别原理1 接着，对HMM进行参数训练，同样使用EM算法，结合GMM的结果来更新状态转移和观测概率。 - 识别（Recognition）：在解码阶段，Viterbi算法用于找到最有可能产生观测序列的HMM状态序列，从而识别出对应的单词或音素...
评级：0 浏览量：269 收藏量：0 资源大小：1.44MB 上传时间：2022-08-03

: 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。
评级：4 浏览量：1208 收藏量：7 资源大小：289KB 上传时间：2010-01-22

: matlab-基于HMM和GMM模型的三维人体姿态参数EM估计matlab仿真-源码 matlab_基于HMM和GMM模型的三维人体姿态参数EM估计matlab仿真_源码
评级：0 浏览量：69 收藏量：0 资源大小：13.65MB 上传时间：2021-09-14

: 语音识别算法原理文档整理.docx 2. **模型训练**：使用GMM-HMM模型进行训练，GMM用于建模语音的音素，HMM用于描述音素序列的概率分布。 3. **模型优化**：通过EM（期望最大化）算法迭代优化模型参数。 4. **解码**：将新语音输入到训练好的模型中...
评级：0 浏览量：278 收藏量：2 资源大小：2.28MB 上传时间：2019-12-24

: GMM-HMM（multiple Gaussian）用于孤立词识别：GMM-HMM（multiple Gaussian）用于孤立数字识别应用EM算法-... 在这个项目中，我们要处理使用EM算法训练GMM-HMM的孤立单词数据。测试阶段也考虑使用维特比算法。结果表明，通过Matlab 编程获得的性能与HTK 的性能相似。在运行这些程序之前，请先准备好训练和测试数据。 ...
评级：0 浏览量：488 收藏量：3 资源大小：32KB 上传时间：2021-05-29

: machine-learning-notes-master.zip 悉尼科大徐亦达老师的概率机器学习视频课件.zip\悉尼科大学徐亦达老师的概率机器学习，徐老师官网可以直接下载，在此为赖的同学们提供便利。
评级：4 浏览量：0 收藏量：0 资源大小：64.73MB 上传时间：2019-05-23

: EM 算法作业1 EM算法，全称为期望最大化（Expectation Maximization）算法，是一种在统计学和机器学习领域广泛应用的迭代算法，尤其在处理...在诸如GMM和HMM等模型中，EM算法展现出了其在数据建模和参数估计上的广泛适用性和有效性。
评级：0 浏览量：206 收藏量：0 资源大小：989KB 上传时间：2022-08-04

: EM算法的python实现的方法步骤在机器学习和统计学中，它被广泛应用于混合模型，如高斯混合模型（GMM）或者隐马尔可夫模型（HMM）的参数估计。在Python中实现EM算法，通常会结合NumPy和SciPy等科学计算库。本文以双硬币问题为例，解释EM算法的...
评级：0 浏览量：191 收藏量：0 资源大小：173KB 上传时间：2020-09-20

: A General Tutorial of the EM Algorithm and its Application to Parameter Estimation for Gaussian ... 对于基本EM算法以及此算法在高斯混合模型和隐马尔科夫模型中的应用，都作了详细的介绍，是在模式识别领域对于EM算法的经典论文！
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: 机器学习&数据挖掘笔记_25(PGM练习九：HMM用于分类) 该实验使用 EM 算法学习 HMM 模型中的参数，并使用学习好的 HMM 模型对 Kinect 数据进行分类。机器学习知识点： 1. 隐马尔科夫模型（HMM）：HMM 是一种时序模型，能够模型化具有隐变量的序列数据。在本实验中，...
评级：0 浏览量：279 收藏量：0 资源大小：398KB 上传时间：2015-07-04

: EM算法(讲解+程序).pdf 在EM算法的应用中，我们通常假设观测数据X由多个概率分布混合而成，例如高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）。在这个模型中，每个数据点可能属于其中一个高斯分布，但具体的分配信息（即隐藏变量Z）通常是...
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: 最大期望值EM算法PPT学习教案.pptx EM算法有很多的应用，最广泛的就是clustering、GMM、HMM等等。例如，在K-means聚类中，EM算法可以用于将对象指派到簇中心离该对象最近的簇，并调整簇中心使得到该新中心的距离之和最小化。在GMM混合高斯模型中，EM...
评级：0 浏览量：80 收藏量：0 资源大小：1.2MB 上传时间：2021-10-05

: EM:期望最大化算法、混合模型和隐马尔可夫模型入门期望最大化 (EM) 是一种简洁的算法，用于学习具有隐藏变量的概率模型，包括 HMM 和 GMM。学习这些模型的核心是先有鸡还是先有蛋的问题：如果我们知道潜在变量，我们就可以估计模型参数，反之亦然。 EM 通过在这两...
评级：0 浏览量：158 收藏量：1 资源大小：2.5MB 上传时间：2021-06-11

: CT重建算法之统计迭代类算法;ML-EM算法（matlab的实现版本） EM算法是一种比较通用的参数估计算法，被广泛用于支持向量机（SMO算法）、朴素贝叶斯、GMM（高斯混合模型）、K-means（K均值聚类）和HMM（隐马尔可夫模型）的参数估计。理解EM算法（例子）在统计学中，概率用于...
评级：0 浏览量：171 收藏量：2 资源大小：4KB 上传时间：2022-12-06

: matlab开发-GMMHMMmultipleGaussianforisolatedwordsrecognition matlab开发-GMMHMMmultipleGaussianforisolatedwordsrecognition。基于EM算法的GMM-HMM（多重高斯）孤立数字识别
评级：0 浏览量：155 收藏量：1 资源大小：22KB 上传时间：2019-11-16

: myLearn:机器学习算法条件随机场6，马尔科夫决策过程树模型1、决策树 ID3，C4.5，CART2、随机森林RF3、Adaboost4、GBDT5、XGboost6、孤立森林（异常检测）聚类模型1、层次聚类2、原型聚类-K-means3、模型聚类-GMM4、EM算法-LDA主题模型5...
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: 基于numpy实现的经典常用机器学习库python源码（含项目说明+超详细注释）.zip - HMM - CRF - EM - NB - MCMC Bandit模型簇 - MAB: Bernoulli, Multinomial, and Gaussian payout distributions - Contextual MAB: Linear contextual bandits - Epsilon-greedy - UCB1 (Auer, Cesa-Bianchi, & ...
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