高斯混合模型(GMM)是单一高斯概率密度函数的延伸,就是用多个高斯概率密度函数(正态分布曲线)精确地量化变量分布,是将变量分布分解为若干基于高斯概率密度函数(正态分布曲线)分布的统计模型。GMM是一种常用的聚类算法,一般使用期望最大算法(Expectation Maximization,EM)进行估计。 首先我们给出高斯分布的概念,即连续随机...
从概念上解释：高斯混合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，它是一个将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。高斯混合模型 (GMM) 算法的工作原理 正如前面提到的，可以将 GMM 称为 概率的KMeans，这是因为 KMeans 和 GMM 的起点和训练过程是相同的。 但是，...
GMM,Gaussian Mixture Module, 中文叫做:高斯混合模型。简单来说,就是多个高斯模型叠加在一起,形成一个混合模型。用这个混合模型来计算数据的概率分布。 GMM非常有意思,研究GMM会涉及非常多的知识点:高斯概率分布,贝叶斯公式(条件概率+全概率公式),EM算法,最大似然估计,最大后验概率等等 有些文章中,还会讲GMM与K-...
这里碰到了和EM算法中同样的问题,对数中包含连加符号,难以求偏导数来求解,可以使用EM算法求解。 3.使用EM算法求解高斯混合模型 3.1隐变量的引入 logP(x|θ)=∑i=1Nlogp(xi|θ)=∑i=1Nlog∑k=1Kp(xi,z=Ck|θ)=∑i=1Nlog∑k=1Kp(z=Ck)∗p(xi,z=Ck|θ)p(z=Ck)=∑i=1Nlog∑k=1Kp(z=Ck)...
高斯混合模型是混合模型中的一种，其概率密度由高斯分布的混合给出。在高斯混合模型中，数据被表示为高斯（正态）分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。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。GMM的原理 概率密度函数 高斯混合模型的概率密度...
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,但参数不同,或者是不同类型的分布,比如正态分布和伯努利分布)。 上图中的点在我们看来明显分成两个聚类。这两个聚类的点分别通过两...
高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)也是一种常见的聚类算法,与K均值算法类似,同样使用了EM算法进行迭代计算。高斯混合模型假设每个簇的数据都是符合高斯分布(又叫正态分布)的,当前数据呈现的分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起的结果。 第一张图是一个数据分布的样例,如果只用一个高斯分布来拟合图中的数据,图...
具有成熟的理论、工具链,且其一直以来神秘感让人十分好奇;所以我打算从传统框架入手学习,并尝试认真地弄懂相关技术;在看了一些语音识别相关简介后,知道虽然GMM模型在很多年前,在”混合模型“(hybrid model)中就被DNN所取代了;甚至在当今深度学习背景下,HMM也有被完全取代的趋势;但是从学习的角度,我觉得GMM仍然是很好...
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,简称GMM)是一种概率模型,用于表示由多个高斯分布(正态分布)组成的复杂分布。 谱学习算法(Spectral Learning Algorithms)是一类利用线性代数中的矩阵分解技术来估计模型参数的方法,在自然语言处理、机器学习等领域有广泛的应用。
一、高斯模型简介 首先介绍一下单高斯模型(GSM)和高斯混合模型(GMM)的大概思想。 1.单高斯模型 如题,就是单个高斯分布模型or正态分布模型。想必大家都知道正态分布,这一分布反映了自然界普遍存在的有关变量的一种统计规律,例如身高,考试成绩等;而且有很好的数学性质,具有各阶导数,变量频数分布由μ、σ完全决定等...