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变分推断（VariationalInference）入门学习笔记-GMM模型.笔记主要基于经典论文BleiDM,KucukelbirA,McauliffeJD.VariationalInference:AReviewforStatisticians[J].2016.正好是准备做的一篇ppt报告，直接复制粘贴下来了。.因为笔者入门级别，参考的除了论文，就是网上的帖子...
主要思路：首先对数据进行降维，然后采用混合高斯模型对降维后的数据进行密度估计，最后根据密度估计结果检测异常数据。传统模型对降维后的数据进行密度估计。低维的数据会损失信息量，直接使用低维数据进行密度估计的模型容量低、效果较差。
博客：背景建模或前景检测之GMM自己的工程代码在开源中国：GMM源代码+详细注释本文通过OpenCV来实现一种前景检测算法——GMM，算法采用的思想来自论文[1][2][4]。在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高…
20.混合模型20.1.一般混合模型20.1.1.模型的有向图表示20.1.2.参数估计20.2.高斯混合模型20.2.1.模型的表示20.2.2.参数估计20.3.K-means21.因子分析22.二变量模型23.主题模型23.1.PLSA23.2.LDA24.隐马尔可夫模型24.1.隐马尔可夫模型
MOG2算法，也是高斯混合模型分离算法，是MOG的改进算法。它基于Z.Zivkovic发布的两篇论文，即2004年发布的“ImprovedadaptiveGausianmixturemodelforbackgroundsubtraction”和2006年发布的“EfficientAdaptiveDensityEstimationperImagePixelfortheTaskofBackgroundSubtraction”中提出。
Keywords:LMM，高斯混合模型，贝叶斯，无穷小模型，长尾分布TL；DRBolt-LMM对SNP的效应拟合高斯混合模型，该算法使用一种快速的方差近似方法，计算近似的表型残差，并通过回顾性的分数检验统计量检验残差与待检验SNP的关联，这样就构建了表型预测的贝叶斯模型与频率学派关联…
高斯混合模型参数估值算法的优化_语音转换.论文导读:：本文针对EM算法这种局部收敛特性。.高斯混合模型(GaussianMixtureModels。.也是最近几年语音转换领域用于频谱包络的转换[5]使用最多的方法。.语音识别和转换技术是比较新的研究领域，也逐渐成为研究...
该算法的输入是模型点集M、场景点集S，以及参数变换矩阵T。算法的输出是：一个最佳变换参数（矩阵T中参数），使得M和S最优配准。1.由输入点集估计初始点云比例。2.给定初始变换参数。3.建立目标函数作为两个高斯混合模型间的L2距离，高斯混合
一旦背景以高斯混合模型来模拟了，如今肯定这个模型变成了解出高斯混合模型公式中的一系列参数，在解参数时一般用的是EM演算法，EM演算法分两步：E-step和M-step。ide关于EM算法的推导过程，连接的这个博客阐述的很是详细。函数
本人在看论文的过程中涉及到了GMM模型，所以查找相关文献整理了一下，共享给大家！基于EM算法的参数估计是通过斯坦福大学的公开课讲EM算法的视频学习的，也对应看了别人整理的笔记，个人觉得有些地方说的不是很清楚，特整理此笔记供大家参考。
变分推断（VariationalInference）入门学习笔记-GMM模型.笔记主要基于经典论文BleiDM,KucukelbirA,McauliffeJD.VariationalInference:AReviewforStatisticians[J].2016.正好是准备做的一篇ppt报告，直接复制粘贴下来了。.因为笔者入门级别，参考的除了论文，就是网上的帖子...
主要思路：首先对数据进行降维，然后采用混合高斯模型对降维后的数据进行密度估计，最后根据密度估计结果检测异常数据。传统模型对降维后的数据进行密度估计。低维的数据会损失信息量，直接使用低维数据进行密度估计的模型容量低、效果较差。
博客：背景建模或前景检测之GMM自己的工程代码在开源中国：GMM源代码+详细注释本文通过OpenCV来实现一种前景检测算法——GMM，算法采用的思想来自论文[1][2][4]。在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高…
20.混合模型20.1.一般混合模型20.1.1.模型的有向图表示20.1.2.参数估计20.2.高斯混合模型20.2.1.模型的表示20.2.2.参数估计20.3.K-means21.因子分析22.二变量模型23.主题模型23.1.PLSA23.2.LDA24.隐马尔可夫模型24.1.隐马尔可夫模型
MOG2算法，也是高斯混合模型分离算法，是MOG的改进算法。它基于Z.Zivkovic发布的两篇论文，即2004年发布的“ImprovedadaptiveGausianmixturemodelforbackgroundsubtraction”和2006年发布的“EfficientAdaptiveDensityEstimationperImagePixelfortheTaskofBackgroundSubtraction”中提出。
Keywords:LMM，高斯混合模型，贝叶斯，无穷小模型，长尾分布TL；DRBolt-LMM对SNP的效应拟合高斯混合模型，该算法使用一种快速的方差近似方法，计算近似的表型残差，并通过回顾性的分数检验统计量检验残差与待检验SNP的关联，这样就构建了表型预测的贝叶斯模型与频率学派关联…
高斯混合模型参数估值算法的优化_语音转换.论文导读:：本文针对EM算法这种局部收敛特性。.高斯混合模型(GaussianMixtureModels。.也是最近几年语音转换领域用于频谱包络的转换[5]使用最多的方法。.语音识别和转换技术是比较新的研究领域，也逐渐成为研究...
该算法的输入是模型点集M、场景点集S，以及参数变换矩阵T。算法的输出是：一个最佳变换参数（矩阵T中参数），使得M和S最优配准。1.由输入点集估计初始点云比例。2.给定初始变换参数。3.建立目标函数作为两个高斯混合模型间的L2距离，高斯混合
一旦背景以高斯混合模型来模拟了，如今肯定这个模型变成了解出高斯混合模型公式中的一系列参数，在解参数时一般用的是EM演算法，EM演算法分两步：E-step和M-step。ide关于EM算法的推导过程，连接的这个博客阐述的很是详细。函数
本人在看论文的过程中涉及到了GMM模型，所以查找相关文献整理了一下，共享给大家！基于EM算法的参数估计是通过斯坦福大学的公开课讲EM算法的视频学习的，也对应看了别人整理的笔记，个人觉得有些地方说的不是很清楚，特整理此笔记供大家参考。
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