GMM,即高斯混合模型(Gaussian Mixture Model),简单地讲,就是将多个高斯模型混合起来,作为一个新的模型,这样就可以综合运用多模型的表达能力.EM,指的是均值最大化算法(expectation-maximization),它是一种估计模型参数的策略,在 GMM 这类算法中应用广泛,因此,有时候人们又喜欢把 GMM 这类可以用 EM 算法求解的模型称为 EM 算法家族. 这篇文章会简单提一下 GMM 模型的内容,最主要的,还是讲一下 EM 算法如何应用到 GMM 模型的参数估…

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…

你是否曾经苦恼于理解你的代码,而去尝试打印一个变量的值? NSLog(@"%@", whatIsInsideThisThing); 或者跳过一个函数调用来简化程序的行为? NSNumber *n = @7; // 实际应该调用这个函数:Foo(); 或者短路一个逻辑检查? if (1 || theBooleanAtStake) { ... } 或者伪造一个函数实现? int calculateTheTrickyValue { return 9; /* 先这么着 ... } 并且每次必须…

最近又跳了,来到某家外企.自以为善能称心如意,谁知乃井里之蛙. 给我的最大感触是,做sharepoint一定要做过非常大型的部署开发,没有经过这种淬炼,天天闷声研究,做一些页面功能,对技术提升毫无帮助. 对于精通projectserver的我,想精通 sharepoint的我,终于在此次得到了机会,与国内sharepoint真正的大牛一起共舞. 可以这么讲,这些大牛从来不上 QQ,不进入所谓的技术群,不开博客园,对MVP称号毫无兴趣,所以如果想从我们的博客园,csdn上学习也永远只是点皮毛. 这…

转载:http://ices01.sinaapp.com/?p=129      R(又称R语言)是一款开源的跨平台的数值统计和数值图形化展现 工具.通俗点说,R是用来做统计和画图的.R拥有自己的脚本语言和大量的统计.图形库(得益于开源社区),这让她看起来既美又实用.与其他同类软件(如 SPSS)相比,R的特点是纯命令行的,这倒也好,我们更应该把注意力放在数据本身,而非统计工具的UI.   R虽说有一套自己的语言,还挺完备,但她最专业的还是做统计和画图,而像连接数据库.文本处理.文件操作等这些脏…

你是否曾经苦恼于理解你的代码,而去尝试打印一个变量的值? 1 NSLog(@"%@", whatIsInsideThisThing); 或者跳过一个函数调用来简化程序的行为? 1 NSNumber *n = @7; // 实际应该调用这个函数:Foo(); 或者短路一个逻辑检查? 1 if (1 || theBooleanAtStake) { ... } 或者伪造一个函数实现? 1 2 3 4 5 6 int calculateTheTrickyValue {   return 9;…

躲过了双十一,躲不过双十二,隐约昨天还是双十一,马上双十二又叕来了,弱弱的问一句“你们的手长粗了来了吗?”在这即将结束的年终盛典里,各商家又将如“双十一”般纷纷使出浑身解数,作为吉他最佳拍档的编曲软件-Guitar Pro自然也是不甘落后的. Guitar Pro是初学作曲,特别是同时又初学吉他的朋友们的最佳之选,是一款极佳的初级软件,是非实时作曲软件之中的一件佳作.Guitar Pro 在吉他和弦.把位的显示.推算.查询.调用等方面,也异常方便.简洁.直观和浩瀚,这是同类软件所根本无法与之相抗…

GMM与EM算法的Python实现 高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型,通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计. 1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture models, GMM) 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种软聚类模型. GMM也可以看作是K-means的推广,因为GMM不仅是考虑到了数据分布的均值,也考虑到了协方差.和K-means一样,我们需要提前确定簇的个数. GMM的基本假设为数据是由几个不同的高…

机器学习算法-GMM和EM算法 目录 机器学习算法-GMM和EM算法 1. GMM模型 2. GMM模型参数求解 2.1 参数的求解 2.2 参数和的求解 3. GMM算法的实现 3.1 gmm类的定义和实现 3.2 测试 4. EM算法 1. GMM模型 ​ 聚类问题是一个经典的无监督任务,其目标是将 \(N\) 个 \(D\) 维数据 \(\{\bf{x}_i\}_{i=1}^N\) 分成\(K\)个簇,使得每个簇中的样本尽可能相似.GMM算法对数据分布做了一些假设: 第\(k\)个簇数据点…

转自:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8198352 在聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了详细说明.本文主要针对如何用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明. 1. GMM模型: 每个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成,每个 Gauss…

在聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了详细说明.本文主要针对如何用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明. 1. GMM模型: 每个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成,每个 Gaussian 称为一个"Component",这些 Component 线性加成在一起就组成了 GMM 的概率密度函…

在聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明. 本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明. 1. GMM模型: 每一个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成.每一个 Gaussian 称为一个"Component",这些 Component 线性加成在一起就组成了 GMM 的概率…

用EM算法估计GMM模型参数 参考  西瓜书 再看下算法流程…

算法逻辑在这里: http://www.cnblogs.com/Azhu/p/4131733.html 贴之前先说下,本来呢是打算自己写一个的,在matlab 上,不过,实在是写不出来那么高效和健壮的,网上有很多实现的代码,例如上面参考里面的,那个代码明显有问题阿,然后因为那里面的代码与逻辑分析是一致的,那在其基础上修改看看,结果发现代码健壮性实在太差了,我的数据集是 70-by-2000 的矩阵,70个样本2000维,结果协方差的逆根本算不出来,全部是inf,那去前50维,还是算不出来,这个虽…

NGK生态公链是一个安全.透明.专业的去中心化商业应用平台.作为一条具有技术信任甚至是公众信任的公链,NGK以区块链技术为支撑,利用区块链透明.公正.公开.数据不可篡改.分布式存储.可追溯等技术优势,提高流通效率.大大降低交易成本.充分利用区块链分布式数据存储.点对点传输.共识机制等技术,实现区块链新技术与现有应用系统的无缝衔接,以此来突破支付技术瓶颈,利用智能合约中实现独特支付业务逻辑. NGK推动区块链商业应用落地,结合区块链底层技术.价值网络思维以及商业运营体系,来打造一个能解决全球民众全…

上一篇文章分享了透過POST 方式傳資料回Server,這一篇來談談有關於透過GET的方式傳遞 首先,如我預期的一樣,透過網址傳遞,會產生編碼問題,這邊我就順代解掉,希望有碰到的人 可以不用為此煩惱.. 解說一下範例,手機傳遞給Server後,Server收到參數,直接印出來,然後手機再將資料取回,非常的簡單流程 中間只有傳遞不處理任何資料.. Server side (C#) : using System; namespace EchoService { public partial clas…

最近在搞安卓,跟Server溝通是一定要的,這範例很簡單,就是我在Android 上面,透過POST 的方式傳資料給 Server ,則Server 收到值後直接回傳, Server side 是用asp.net C# 寫作.. 現在直接來看Code Server 端(C#): 建立一個echo.aspx 在aspx 得部分除了第一行全部都拿掉 只剩下: <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeBeh…

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本节内容包括: 字符串(Strings) 数值(Numbers) 集合类(Collection Classes) 错误(Errors) Foundation数据类型(Foundation Data Types) Foundation函数(Foundation Functions) Core Foundation 作为对 Objective-C 互用性(互操作性)的一部分,Swift提供快捷高效的方式来处理 Cocoa 数据类型. Swift 会自动将一些 Objective-C 类型转换为 Sw…

发表在<程序猿>2007年7月刊上.不log上写帖子不用考虑版面限制,所以这里的帖子比发表的啰嗦点.赵健平编辑,Jacky,和刘未鹏都给了我非常多帮助,在这里一并谢了.免费的Scheme实现非常多.我用的是PLT Scheme,能够到这里下载.PLT Scheme的IDE(Dr. Scheme)支持Emacs的键盘绑定,用emacs的老大们应该喜欢.Dr.Scheme内置中文支持: 以下是正文: 不能影响你思考方式的编程语言不值得学习 – Alan Perlis[1]   不少朋友问,为什么要…

Dapper就另一个轻量ORM,Dapper及其扩展解决了数据访问端的大部门问题,提供了如数据事务管理.缓存等支持.SqlRepoEx的重点解决了Lambda转换成SQL语句,使SQL使用强类型编写,减少字串错误的,实现编译时检查. SqlRepoEx同时也实现了数据的映射和访问,因而Dapper并不是SqlRepoEx所必需的,但Dapper中有些如数据事务管理.缓存等功能还是很不错的.使用Dapper需拼接SQL字串,而SqlRepoEx可以生成SQL字串,这种结合,还是很相匹配的. 可以通…

http://tech.it168.com/a2009/0924/737/000000737968.shtml [IT168 专稿]在上文中,我们介绍了操作系统服务的Session 0隔离,通过Session 0隔离,Windows 7实现了各个Session之间的独立和更加安全的互访,使得操作系统的安全性有了较大的提高.从操作系统服务的Session 0隔离尝到了甜头后,雷德蒙的程序员们仿佛爱上了隔离这一招式.现在他们又将隔离引入了同一个Session之中的各个进程之间,带来全新的用户界面特权…

因为版本号不同,可能API也有所不同.本次学习用的是3.0版本号. 1.使用的mongodb的jdbc驱动版本号为:mongo-java-driver-3.0.0.jar 2.本节仅仅是简介JDBC操作,临时不考虑效率问题. 3.封装的工具类代码例如以下: public class MongoDBProxy { private static MongoDBProxy proxy=null;//单实例 private static MongoDatabase db=null;//数据库连接对象 p…

一.GMM算法 EM算法实在是难以介绍清楚,因此我们用EM算法的一个特例GMM算法作为引入. 1.GMM算法问题描述 GMM模型称为混合高斯分布,顾名思义,它是由几组分别符合不同参数的高斯分布的数据混合而成的. 假设有n个样本点\(x_{1},x_{2},...,x_{n}\),它们来自K个不同的高斯分布.有如下参数: 1.不同高斯分布的数据占比:\(\pi_{i}\) 2.每个高斯分布的均值与方差:\(\pi_{i}~N(\mu_{i},\sigma_{i}^2)\) 我们的目的是求出每个\(…

1. EM算法-数学基础 2. EM算法-原理详解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-GMM代码实现 5. EM算法-高斯混合模型+Lasso 1. 前言 前面几篇博文对EM算法和GMM模型进行了介绍,本文我们通过对GMM增加一个惩罚项. 2. 不带惩罚项的GMM 原始的GMM的密度函数是 \[ p(\boldsymbol{x}|\boldsymbol{\pi},\boldsymbol{\mu},\boldsymbol{\Sigma})=\sum_{k=1}^K\pi_k\ma…

1. EM算法-数学基础 2. EM算法-原理详解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 EM的前3篇博文分别从数学基础.EM通用算法原理.EM的高斯混合模型的角度介绍了EM算法.按照惯例,本文要对EM算法进行更进一步的探究.就是动手去实践她. 2. GMM实现 我的实现逻辑基本按照GMM算法流程中的方式实现.需要全部可运行代码,请移步我的github. 输入:观测数据\(x_1,x_2,x…

1. EM算法-数学基础 2. EM算法-原理详解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 GMM(Gaussian mixture model) 混合高斯模型在机器学习.计算机视觉等领域有着广泛的应用.其典型的应用有概率密度估计.背景建模.聚类等. 2. GMM介绍 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…

高斯混合模型 混合模型,顾名思义就是几个概率分布密度混合在一起,而高斯混合模型是最常见的混合模型: GMM,全称 Gaussian Mixture Model,中文名高斯混合模型,也就是由多个高斯分布混合起来的模型: 概率密度函数为 K 表示高斯分布的个数,αk 表示每个高斯分布的系数,αk>0,并且 Σαk=1, Ø(y|θk) 表示每个高斯分布,θk 表示每个高斯分布的参数,θk=(uk,σk2): 举个例子 男人和女人的身高都服从各自的高斯分布,把男人女人混在一起,那他们的身高就服从高斯混…

Jensen不等式 Jensen不等式给出了积分的凸函数值必定大于凸函数(convex)的积分值的定理.在凸函数曲线上的任意两点间连接一条线段,那么线段会位于曲线之上,这就是将Jensen不等式应用到两个点的情况,如图(1)所示\((t\in[0,1])\).我们从概率论的角度来描述Jensen不等式:假设\(f(x)\)为关于随机变量\(x\)的凸函数\(f'(x)\geq 0\),则有\(f\left(E(x)\right)\leq E\left(f(x)\right)\).反之,如果\(f…

作者:桂. 时间:2017-03-20  06:20:54 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6584555.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 本文是曲线拟合与分布拟合系列的一部分,主要总结混合高斯模型(Gaussian Mixture Model,GMM),GMM主要基于EM算法(前文已经推导),本文主要包括: 1)GMM背景介绍: 2)GMM理论推导: 3)GMM代码实现: 内容多有借鉴他人,最后一并给出链接. 一.GMM背景…