- 浏览: 194933 次
- 性别:
- 来自: 武汉
最新评论
-
hagendashao:
此两本书都写的很细致,感谢楼主分享。
两本关于Hadoop的书 -
fireinwind:
wing_0 写道你好,
以 spark-0.7.0/run ...
关于spark各种蛋疼的事 -
wing_0:
你好,以 spark-0.7.0/run -jar /home ...
关于spark各种蛋疼的事 -
juluren:
参考http://apidoc.cn/archives/47h ...
Java往Excel写入海量数据 -
juluren:
http://apidoc.cn/archives/47
Java往Excel写入海量数据
相关推荐
这种算法在统计学和机器学习领域具有广泛的应用,特别是在数据缺失、隐含变量存在的情况下,如混合高斯模型、隐马尔可夫模型(HMM)以及主题模型等。 在"基于EM算法的模型聚类的研究及应用.zip"压缩包中,虽然没有...
在Python编程环境中,隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一种常用的统计建模方法,尤其适用于处理序列数据,如自然语言、基因序列等。在本压缩包中,`hmmlearn_main.zip`包含了一个实现HMM的库,可能是对...
在实际应用中,GMM通常用来对数据进行聚类,而不需要预先指定簇的数量。每个组件可以拥有不同的均值、协方差以及权重。 EM算法,即期望最大化算法,是一种迭代算法,用于含有隐变量的概率模型参数的最大似然估计,...
GMM是隐马尔可夫模型(HMM)的一个重要基础,并在语音识别、计算机视觉、生物信息学等领域有广泛应用。 源程序通常包含实现GMM算法的代码,这可能包括以下几个关键部分: 1. **初始化**:GMM的初始化通常涉及随机...
该研究受到贝叶斯非参数混合模型的启发,该模型与贝叶斯参数模型相比更加灵活,并且能够在不同中心之间借用信息,从而将它们组合在一起。 为此,本研究考虑了替代标记对生物学标记进行了建模。 该研究采用了嵌套的...
最后,利用马尔可夫链蒙特卡洛方法(MCMC)对系统进行联合优化,并采用简洁的更新公式进行实现。在两个真实水下声学目标数据库上的实验结果表明,所提出的聚类方法是有效的,并且具有鲁棒性。 文章标签所涉及的知识点...
高斯混合模型是一种软聚类算法,它假设数据是由多个高斯分布的混合模型产生的,通过模型参数的估计能够对车辆行为特征进行分类。这为预测车辆的驾驶行为提供了一种有效的方法,尤其是对于处理带有时间和空间信息的...
- EM算法不仅应用于聚类,还广泛用于隐马尔可夫模型(HMM)、主题模型等,以及图像分析、语音识别等领域。 - MATLAB中的仿真可以帮助用户直观理解EM算法的性能和局限性,为实际问题的解决提供参考。 7. **优化与...
确定聚类数目是聚类分析中的一个关键问题,因为合适的聚类数量对结果的解释性和准确性至关重要。以下是一些自动确定聚类数目的常用方法: 1. **交叉验证**: 交叉验证是一种评估模型性能的方法,通常在分类或回归...
隐马尔可夫模型通过训练优化观测信号的概率,进行在线状态识别。而支持向量机(SVM)则常用于特征提取后的在线分类,通过构建模糊推断机制实现层次化分类。高斯混合模型(GMMs)常用于根据分布特性识别接触状态,...
GMM通常与隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)结合使用,形成GMM-HMM系统,以处理语音的时序变化。 在MATLAB中,构建GMM的过程包括以下几个步骤: 1. **数据预处理**:首先,需要将原始的语音信号转换成...
隐马尔可夫模型是一种统计模型,用来描述一个含有未知参数的马尔可夫过程。在自然语言处理中,HMM常被用于语音识别、词性标注等任务。其主要组成部分包括: 1. **状态空间**:定义了所有可能的状态集合。 2. **观测...
通过采用连续密度隐马尔可夫模型(CDHMM)和混合编程的方式,该系统能够在保证高性能的同时,实现更快的开发周期和更高的资源利用效率。未来的工作将进一步探索如何优化特征提取算法和模型训练过程,以提高语音识别...
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种概率模型,广泛应用于机器学习领域,尤其是数据聚类和概率密度估计。它假设数据是由多个高斯分布(正态分布)混合而成,每个高斯分布代表一个潜在类别或成分。在...
清华大学-学堂在线 大数据...adaboost 算法、EM 算法及混合高斯模型、计算学习理论、隐马尔可夫模型和概率图模型、条件随机场、概率图模型的学习与推断、神经网络与深度学习、深度学习正则化方法、深度学习优化方法等。
3. **隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models, HMMs)**: - HMMs通常用于时间序列数据的建模,在基因表达数据中可用于分析基因表达随时间变化的模式。 - 通过定义隐藏的状态和观测值之间的关系,HMMs能够捕捉到...
### EM算法用于高斯混合模型的参数估计 #### 一、引言 EM算法(Expectation-Maximization Algorithm)是一种广泛应用于统计模型参数估计的方法...此外,EM算法还广泛应用于其他领域,如隐马尔可夫模型、因子分析等。
本项目聚焦于无限伯努利混合模型(Infinite Bernouli Mixture Model, IBMM),它是一种利用Dirichlet过程混合模型(Dirichlet Process Mixture Model, DPMM)来对二进制数据进行聚类的方法。通过MATLAB实现,该项目...