工作中遇到的问题:在GMM模型中添加一维scale比较大的特征,需不需要归一化 答案:不需要,推导如下:…

参考  SKlearn 库 EM 算法混合高斯模型参数说明及代码实现   和   sklearn.mixture.GaussianMixture 以前的推导内容:    GMM 与 EM 算法 记录下常用的参数,以及函数. 参数说明 class sklearn.mixture.GaussianMixture(n_components=1, covariance_type='full', tol=0.001, reg_covar=1e-06, max_iter=100, n_init=1, ini…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import mixture from sklearn.metrics import adjusted_rand_score from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs def create_data(centers,num=100,std=0.7): X, labels_true = make_b…

目录 - 作用: - 用法: - 可选项及含义: - 使用实例: - 作用: Generate lattices using GMM-based model. 生成基于GMM模型的lattice词格) - 用法: Usage: gmm-latgen-faster [options] model-in (fst-in|fsts-rspecifier) features-rspecifier lattice-wspecifier [ words-wspecifier [alignments-wspe…

首先要看看word格式模板设计规则 一.页面材料格式模板  1. 页边距:上下边距为2.54cm:左右边距为2.8cm 2. 页眉.页脚:页眉为1.5cm:页脚为1.75cm 3. 行间距:20p行距 4. 纸型与打印方向:采用a4标准型.一般为竖向打印.如表格等须横向打印的材料上下边距为2.8厘米,左右为2.54厘米,页眉1.5页脚1.75 5.文档和正文用字:文字从左至右横写(标题用2号宋体并加粗,正文3号仿宋.若擦如表格,单元格字体仿宋,字号自定:其中正文一般每面排22行,每行28子,标题…

GMM即高斯混合模型,下面根据EM模型从理论公式推导GMM: 随机变量X是有K个高斯分布混合而成,取各个高斯分布的概率为φ1,φ2,... ,φK,第i个高斯分布的均值为μi,方差为Σi.若观测到随机变量X的一系列样本x1,x2,...,xn,试估计参数φ,μ,Σ. E-step M-step 将多项分布和高斯分布的参数带入EM模型: 对均值求偏导:   令上式等于0,解的均值: 高斯分布的方差:求偏导,等于0: 多项分布的参数: 得到 拉格朗日乘子法: 由于多项分布的概率和为1,建立拉格朗日方…

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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…

一个优秀的单元测试 Mocking 类库,需要具备如下几个特性: 易用性:有非常明确的 API ,易于使用并易于记忆. 健壮性:行为结果始终一致,并保持准确. 帮助性:当程序出错时,给出尽可能明确的原因提示. 如果我们所使用的类库没有满足上述条件,编写测试用例的过程将变得复杂和困难,使用类库不仅没有节省时间,反而可能使我们更加迷惑.在这种条件下,我们可能更愿意删除测试用例,之前的工作也就浪费了. 在 .NET 世界中,下面是一些框架或类库的比较: 目前主流的 Mocking 类库都会支持以下主要…

运动检测(前景检测)之(二)混合高斯模型GMM zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 因为监控发展的需求,目前前景检测的研究还是很多的,也出现了很多新的方法和思路.个人了解的大概概括为以下一些: 帧差.背景减除(GMM.CodeBook. SOBS. SACON. VIBE. W4.多帧平均……).光流(稀疏光流.稠密光流).运动竞争(Motion Competition).运动模版(运动历史图像).时间熵……等等.如果加上他们的改进版,那就是很…