我自己用C++写了个GMM(Gaussian mixture model)模型 Written for an assignment 之前粗粗了解了GMM的原理,但是没有细看,现在有个Assignment让用C++手写一个GMM模型,有点方,花了一些时间写出来了. 先吐槽下,这两天算是把网上关于GMM的博客扒了个遍.网上关于GMM的教程虽然很多,但是存在严重的理论和编程脱节,属于那种一看就会了.一打开编辑器就麻爪的文章 先自己评价下写的这个模型: 缺点 矩阵类是自己实现的,效率比较差(用C++做科…

从几何上讲,单高斯分布模型在二维空间应该近似于椭圆,在三维空间上近似于椭球.遗憾的是在很多分类问题中,属于同一类别的样本点并不满足“椭圆”分布的特性.这就引入了高斯混合模型.——可以认为是基本假设! 高斯混合模型Gaussian Mixture Model (GMM) 摘自:http://www.infocool.net/kb/Spark/201609/193351.html 由于本文写的不g够完整详细,给出一个学习链接:       http://www.cnblogs.com/CBDocto…

1. 前言 这就是为什么我要学习一下二维高斯分布的原因: 总感觉数学知识不够用呐,顺带把混合高斯模型也回顾一下. 2. 单高斯模型(Gaussian single model, GSM) 2.1 一维高斯模型 高斯分布(Gaussian distribution)有时也被称为正态分布(normal distribution),是一种在自然界大量的存在的.最为常见的分布形式. 如果我们对大量的人口进行身高数据的随机采样,并且将采得的身高数据画成柱状图,将会得到如下图1所示的图形.这张图模拟展示了3…

混合高斯模型GMM是指对样本的概率密度分布进行估计,而估计采用的模型(训练模型)是几个高斯模型的加权和(具体是几个要在模型训练前建立好).每个高斯模型就代表了一个类(一个Cluster).对样本中的数据分别在几个高斯模型上投影,就会分别得到在各个类上的概率.然后我们可以选取概率最大的类所为判决结果. 理论上可以通过增加Model的个数,用GMM近似任何概率分布.在做参数估计的时候,常采用的是最大似然方法.最大似然法就是使样本点在估计的概率密度函数上的概率值最大.对于高维数据,GMM可能会表现不佳…

目录 1. gmm-init-mono 模型初始化 2. compile-train-graghs 训练图初始化 3. align-equal-compiled 特征文件均匀分割 4. gmm-acc-stats-ali 累积模型重估所需数据 5. gmm-sum-accs 并行数据合并 6. gmm-est 声音模型参数重估 7. gmm-boost-silence 模型平滑处理 8. gmm-align-compiled 特征重新对齐 9. train_mono.sh 整体流程详解 转载注明…

一个asp.net core项目,一定包含了各种的实体,在RESTful api里面,有很多的参数传递,不建立实体则大量的参数需要自定验证正确性,并且Action上面会写的密密麻麻的参数 在asp.net 2.0的时候,就推出了ModelState,顾名思义,这个是模型状态,用于验证实体对象的 如何模型验证 用法是在需要验证的地方打上继承了ValidationAttribute的特性,比如常见的RequiredAttribute,这个是验证对象是否存在 /// <summary> /// Ad…

1.引用EF对应的程序集 使用命令安装EntityFramework包Install-Package EntityFramework Entity Framework简单目录: 1.context数据库上下文class: using System; using System.Collections.Generic; using System.Data.Entity; using System.Data.Entity.Infrastructure; using System.Linq; using…

缓存操作接口 /** * 缓存操作接口 * * @author xiudong * * @param <T> */ public interface Cache<T> { /** * 刷新缓存数据 * * @param key 缓存key * @param target 新数据 */ void refresh(String key, T target); /** * 获取缓存 * * @param key 缓存key * @return 缓存数据 */ T getCache(Str…

GMM及EM算法 标签(空格分隔): 机器学习 前言: EM(Exception Maximizition) -- 期望最大化算法,用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计: GMM(Gaussian Mixture Model) -- 高斯混合模型,是一种多个高斯分布混合在一起的模型,主要应用EM算法估计其参数: 本篇博客首先从简单的k-means算法给出EM算法的迭代形式,然后用GMM的求解过程给出EM算法的宏观认识:最后给出EM的标准形式,并分析EM算法为什么收敛. K-Means Cl…

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. GMM与kmeans相似,也是属于clustering,不同的是.kmeans是把每一个样本点聚到当中一个cluster,而GMM是给出这些样本点到每一个cluster的概率.每一个component就是一个聚类中心. GMM(Gaussian Mi…