对于具有K个分量的GMM,数据集X = {X 1,…,X 1} (n个数据点),似然函数L由每个数据点的概率密度乘积给出,由GMM定义: 其中,θ表示模型的所有参数(均值、方差和混合权重)。 在实际应用中,使用对数似然更容易,因为概率的乘积可能导致大型数据集的数值下溢。对数似然由下式给出: GMM的参数可以通过对θ最大化对...
通过期望最大化(EM)算法训练模型。 # 训练模型gmm.fit(data.reshape(-1,1))# 将数据变换为二维数组 1. 2. 代码解释: fit():通过给定数据训练模型,data.reshape(-1, 1)将一维数组转换为用于 GMM 的适当形状。 4. 进行模型评估 我们可以使用预测结果来评估模型。 # 生成x值用于预测x=np.linspace(-5,5...
http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/mixture/plot_gmm_pdf.html#example-mixture-plot-gmm-pdf-py 算法就是随机产生两个不同中心的高斯分布的数据点,再用mixture.GMM进行拟合。 关键部分代码拆分如下。 1. 准备数据 产生以20,20 为中心的满足标准正态分布的300个样本点。 shifted_gaussian = np.rand...
以下是一个基于GMM的分类器的示例代码,其中使用了sklearn库中的GaussianMixture类。 代码示例 AI检测代码解析 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.mixtureimportGaussianMixturefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score# 生成示例数...
音素级别的标注是训练HMM-GMM模型所需要的标注,可以直接拿来训练GMM-HMM模型。 1.2 字/词级别的标注 实际上我们更多时候拿到是的字/词级别的标注,因为音素级别的标注工作量很大。但我们可以通过发音词典,将字级别的标注转换成音素级别的标注。下图是词到音素序列的映射,其中0～9 10个数字的词典如下: ...
我们可以将GMM用作生成模型。 如果选择组件并且知道相应高斯的参数,则可以从高斯采样。 实际上,现在我们可以改变主意了。 这有点直观和棘手。 Can we think the pi, weight, as a probability? Yes, we can. What does it mean? It means how likely we choose a specific model, it can be interpreted as...
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Note sth about GMM(Gaussian Mixtrue Model) 高斯混合模型的终极理解高斯混合模型(GMM)及其EM算法的理解这两篇博客讲得挺好,同时讲解了如何解决GMM参数问题的EM算法,其实GMM式子没有什么高深的地方,都是概率论的东西,主要是构思比较巧妙。 动机: GMM是用来拟合某种分布的。哪种?任意一种!当然,前提是参数足够多...