C 语言是一种广泛应用于嵌入式系统和底层开发的编程语言。本文将介绍如何使用 C 语言实现高斯混合模型算法。 二、高斯混合模型算法原理 1. 高斯分布 高斯分布是一种连续概率分布,也称为正态分布。它的概率密度函数可以通过以下公式计算: ``` f(x) = (1 / (σ * √(2π))) * e^(-((x - μ)^2) ...
高斯混合模型代码c语言高斯混合模型 (Gaussian Mixture Model, GMM) 是一种概率模型,用于表示子群体的混合体。在这个模型中,数据被假设为在一定数量的高斯分布之一中随机生成。 以下是一个非常基本的C语言实现,用于描述如何使用GMM。注意,此代码仅用于说明,并不适合在生产环境中使用。
b=np.array(gmm.means_) c=np.array(gmm.covariances_) print("调用机器学习中的GaussianMixture混合函数求解方法得到的结果!") print("权重: ",a.reshape(1,-1)) print("均值: ",b.reshape(1,-1)) print("协方差:",c.reshape(1,-1)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 1...
对于单高斯模型,可以明确训练样本是否属于该高斯模型,所以我们经常将mu用训练样本的均值代替,将sigma用训练样本的协方差代替。 假设训练样本属于类别C,那么上面的定义可以修改为下面的形式: 这个公式表示样本属于类别C的概率。我们可以根据定义的概率阈值来判断样本是否属于某个类别。 2 高斯混合模型 高斯...
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GMM-EM 观测的数据情况 c为类别数量,即高斯模型的数量 参数估计的目标 以两类为例,即高斯分布的均值和方差,以及两类的分布概率 EM算法主要步骤 初始化估计量 重复执行下列步骤,直至到达终止条件 E步,计算 M步,迭代更新参数, 实现代码 ''' Author: Arthur_Pang ...
\begin{array}{l} \max\limits_p \sum\limits_{k=1}^K \sum\limits_{i=1}^N \log p_k P \left( Z_i = C_k | x_i, \theta^{\left( t \right)} \right)\\ s.t. \sum\limits_{k=1}^K p_k=1 \end{array} 利用拉格朗日乘子法,可以推导出一下的优化目标。
EM算法一个很重要的应用就是可以应用于高斯混合模型. (算是给周一的考试压个题hhh) 假设我们的完全数据为 Y_i=(X_i,C_i) 并有着如下的分布: Pr(C_i=k)=\pi_k 和 X_i|C_i=k\sim N(\mu_k,\sigma_k^2) 在这里 C_i 是…
上面的公式 4 更新 πc(混合系数),公式 5 更新 μc,公式6 更新 Σc。更新后的的估计会在下一个 E-step 中用于计算数据点的新responsibilities。 GMM 将将重复这个过程直到算法收敛,通常在模型参数从一次迭代到下一次迭代没有显着变化时就被认为收敛了。
百度试题 结果1 题目传统语音模型有哪些?( ) A. 循环神经网络 B. 卷积神经网络 C. 高斯混合模型 D. 隐马尔科夫模型 相关知识点: 试题来源: 解析 CD