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

一.引言 我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法,这次我们来说一下另一个很流行的算法:Gaussian Mixture Model (GMM).事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外,还经常被用于 density estimation ),简单地说,k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster 了,而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 clu

k-means 是聚类中比较简单的一种.用这个例子说一下感受一下 TensorFlow 的强大功能和语法. 一. TensorFlow 的安装 按照官网上的步骤一步一步来即可,我使用的是 virtualenv 这种方式. 二.代码功能 在\([0,0]\) 到 \([1,1]\) 的单位正方形中,随机生成 \(N\) 个点,然后把这 \(N\) 个点聚为 \(K\) 类. 最终结果如下,在 0.29s 内,经过 17 次迭代,找到了4个类的中心,并给出了各个点归属的类. Found in 0.2

基于图嵌入的高斯混合变分自编码器的深度聚类 Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embedding, DGG 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 引言 这篇博文主要是对论文“Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embe

MATLAB高斯混合数据的生成 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 高斯混合模型的基本原理:聚类——GMM,MATLAB中GMM聚类算法:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法.本文主要讨论如何用MATLAB人工生成符合高斯混合模型的数据,文中给出生成二维数据与三维数据的案例. 1. 二维数据生成 1.1. 程序 function data=generate_GMM() %前两列是数据,最后一列是类标签 %数据规模

前言: 作为一个深度学习的重度狂热者,在学习了各项理论后一直想通过项目练手来学习深度学习的框架以及结构用在实战中的知识.心愿是好的,但机会却不好找.最近刚好有个项目,借此机会练手的过程中,我发现其实各大机器学习以及tensorflow框架群里的同学们也有类似的问题.于是希望借项目之手分享一点本人运行过程中的理解以及经验,希望在有益大家工作的基础上抛砖引玉,得到行业内各位专业人士的批评指点,多谢大家支持! 第一章博客我将会分为两个部分,这一部分将讲述Word2Vec在tensorflow中官方提供

模型构建 1.示例代码linear_regression_model.py #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -* import tensorflow as tf import numpy as np class linearRegressionModel: def __init__(self,x_dimen): self.x_dimen = x_dimen self._index_in_epoch = 0 self.constructModel() s

使用期望最大化算法(Expectation-Maximization)来进行密度估计(density estimation). 与k-means一样,给定的训练样本是,我们将隐含类别标签用表示.与k-means的硬指定不同,我们首先认为是满足一定的概率分布的,这里我们认为满足多项式分布,,其中,有k个值{1,-,k}可以选取.而且我们认为在给定后,满足多值高斯分布,即.由此可以得到联合分布. 整个模型简单描述为对于每个样例,我们先从k个类别中按多项式分布抽取一个,然后根据所对应的k个多值高斯分布

折腾了很久,终于运行成功. 才云科技的书不错,就是需要微调一二. 心得:1,记得activate tensorflow,然后再python 2,Python的代码格式很重要,不要错误. 3,还不清楚如何不跳出去就能用tensorflow的方法. --------- from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import a

本文转载自:https://dongzhixiao.github.io/2018/07/21/so-hot/ 今天周六,早晨出门吃饭,全身汗湿透.天气真的是太热了!我决定一天不出门,在屋子里面休息! 晚上,腾飞给我说了他暑假的计划,决定去长沙.成都去转一圈,并邀请我去,还顺便叫我晚上去吃饭. 最后我们就一起吃了一顿饭,不过我估计我休息的时间是下下周,因此可能不能和他一起去了. 今天总结一下本周学习到的知识: 周一 在进行神经网络序列输入的时候,发现了一个很好的文件代码用来数据预处理. 注意:后面

()高斯理论简介 () ()代码实现 四 使用高斯滤波器进行图像的平滑 ()高斯简介 http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/eccv10/ 何凯明 matlab 实现 http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/11/gaussian_blur.html 阮一峰 http://www.zwbk.org/MyLemmaShow.aspx?lid=126233  中文百科独特解释 http://academi

1.学习单步的RNN:RNNCell.BasicRNNCell.BasicLSTMCell.LSTMCell.GRUCell (1)RNNCell 如果要学习TensorFlow中的RNN,第一站应该就是去了解“RNNCell”,它是TensorFlow中实现RNN的基本单元,每个RNNCell都有一个call方法,使用方式是:(output, next_state) = call(input, state). 借助图片来说可能更容易理解.假设我们有一个初始状态h0,还有输入x1,调用call(

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50614444 测试代码已上传至GitHub:yhlleo/mnist 将MNIST数据集,下载后拷贝到文件夹Mnist_data中,如果已经配置好tensorflow环境,主要的四个测试代码文件,都可以直接编译运行: mnist_softmax.py: MNIST机器学习入门 mnist_deep.py: 深入MNIST fully_c

由于input_data网页打不开,因此从博客找到代码copy: https://blog.csdn.net/weixin_43159628/article/details/83241345 将代码放置在主目录下以后缀.py结尾 或者将 /home/joel/.local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/examples/tutorials/mnist文件夹的input_data.py 替换为以下代码,请事先备份好原来的input_data.py,从

代码函数详解 tf.random.truncated_normal()函数 tf.truncated_normal函数随机生成正态分布的数据,生成的数据是截断的正态分布,截断的标准是2倍的stddev. zip()函数 zip() 函数用于将可迭代对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的对象.如果各个可迭代对象的元素个数不一致,则返回的对象长度与最短的可迭代对象相同.利用 * 号操作符,与zip相反,进行解压. import tensorflow as tf i

分析: 看 TensorFlow 也有一段时间了,准备按照 GitHub 上的教程,敲出来,顺便整理一下思路. RNN部分 定义参数,包括数据相关,训练相关. 定义模型,损失函数,优化函数. 训练,准备数据,输入数据,输出结果. 代码: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data fr

tensorflow的数据集可以说是非常重要的部分,我认为人工智能就是数据加算法,数据没处理好哪来的算法? 对此tensorflow有一个专门管理数据集的方式tfrecord·在训练数据时提取图片与标签就更加方便,但是tensorflow 的使用可以说,有时还是会踩着坑的,对此我做了一个代码专门用于去制作tfrecord和读取tfrecord. 1.首先我们要整理数据集格式如下 是的就是这样每个类别的图片数据分别在一个文件夹图片的名字可以随意取,当然要都是相同的编码格式jpg,png之类. 我们

我之前写过一个RPG游戏<<熊猫之魂 SoulOfPanda>> 编译器使用的是SpriteBuilder,很好很强大!全部代码都由Objc完成,现在想尝试一下在其中混入Swift代码. 我的目的很简单,用Swift写一个GCMan9类,派生自Objc中的GameCharacter类,最后在Objc中使用GCMan9这个类. GameCharacter类是游戏人物的基类,我从中派生了十几个子类分别表示游戏主角,各种NPC,各种敌人等等. 下面是GCMan1类的头文件: #impor

使用很easy,  frame 就是当前帧,  foreground 是取得的, binary 型背景, 0.03是学习速率能够依据实际调整. cv::BackgroundSubtractorMOG mog; mog(frame, foreground, 0.03);

注:本文中涉及到的公式一律省略(公式不好敲出来),若想了解公式的具体实现,请参考原著. 1.基本概念 (1)聚类的思想: 将数据集划分为若干个不想交的子集(称为一个簇cluster),每个簇潜在地对应于某一个概念.但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定,聚类算法仅仅会进行划分. (2)聚类的作用: 1)可以作为一个单独的过程,用于寻找数据的一个分布规律 2)作为分类的预处理过程.首先对分类数据进行聚类处理,然后在聚类结果的每一个簇上执行分类过程. (3)聚类的性能度量: 1)外部指标:该指标是

python大战机器学习——聚类和EM算法   注:本文中涉及到的公式一律省略(公式不好敲出来),若想了解公式的具体实现,请参考原著. 1.基本概念 (1)聚类的思想: 将数据集划分为若干个不想交的子集(称为一个簇cluster),每个簇潜在地对应于某一个概念.但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定,聚类算法仅仅会进行划分. (2)聚类的作用: 1)可以作为一个单独的过程,用于寻找数据的一个分布规律 2)作为分类的预处理过程.首先对分类数据进行聚类处理,然后在聚类结果的每一个簇上执行分类过程.