高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现

高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现

gmm可用于各种机器学习应用,包括聚类、密度估计和模式识别。 在本文中,将首先探讨混合模型,重点是高斯混合模型及其基本原理。然后将研究如何使用一种称为期望最大化(EM)的强大技术来估计这些模型的参数,并提供在Python中从头开始实现它。最后将演示如何使用Scikit-Learn库使用GMM执行聚类...

基于GMM高斯混合模型的语音信息身份识别算法的matlab仿真

基于GMM高斯混合模型的语音信息身份识别算法的matlab仿真

1.算法理论概述一、引言 语音信息身份识别是指通过声音信号对个体进行身份识别的过程。目前,语音信息身份识别已经成为语音处理领域的一个热门研究方向。在语音信息身份识别中,高斯混合模型(GMM)是一种被广泛应用的方法。本文将详细介绍基于GMM的语音信息身份识别算法的实现步骤和数学原理。 二、GMM模型 ...

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【机器学习算法】11、高斯混合模型算法+语音识别项目实战(二)

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SKLearn实践(部分)GMM函数主函数执行结果:汉语语音识别项目实践项目目录注册语音:python speaker-recognition.py -t enroll -i  "./data_zh_1/*/"  -m model.out语音识别结果:100%python spe...

【机器学习算法】11、高斯混合模型算法+语音识别项目实战(一)

【机器学习算法】11、高斯混合模型算法+语音识别项目实战(一)

简介   高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM) 是一种应用广泛的聚类算法。该方法通过对多个高斯模型做线性组合,对样本数据的概率密度分布进行估计,以达到聚类的目的。    高斯混合模型的主要思想是使用高斯分布...

GMM高斯混合模型的EM算法参数估计matlab仿真

GMM高斯混合模型的EM算法参数估计matlab仿真

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下:2.算法涉及理论知识概要 GMM,高斯混合模型,也可以简写为MOG。高斯模型就是用高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化事物,将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)形成的模型。GMMs已经在数值逼近、语音识别、图像分类、图像...

机器学习(十)高斯混合模型与EM算法

EM(Expectation-Maximization)算法-问题引入如何感性地理解EM算法?EM算法实例及python实现高斯混合模型的终极理解

05 EM算法 - 高斯混合模型 - GMM

04 EM算法 - EM算法收敛证明 __GMM__(Gaussian Mixture Model, 高斯混合模型)是指该算法由多个高斯模型线性叠加混合而成。每个高斯模型称之为component。 __GMM算法__描述的是数据的本身存在的一种分布,即样本特征属性的分布,和预测值Y无关。显然GMM算...

GMM高斯混合模型学习笔记(EM算法求解)

  提出混合模型主要是为了能更好地近似一些较复杂的样本分布,通过不断添加component个数,能够随意地逼近不论什么连续的概率分布。所以我们觉得不论什么样本分布都能够用混合模型来建模。由于高斯函数具有一些非常有用的性质。所以高斯混合模型被广泛地使用。    ...

EM 算法求解高斯混合模型python实现

注:本文是对《统计学习方法》EM算法的一个简单总结。 1. 什么是EM算法?   引用书上的话: 概率模型有时既含有观测变量,又含有隐变量或者潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量,可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数,但是当模型含有隐藏变量时,就不能简单...

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