高斯混合模型

期望最大化算法：机器学习中的隐变量与参数估计的艺术在机器学习和统计学领域，许多实际问题涉及到含有隐变量的概率模型。例如，在图像识别中，图像的语义信息往往是隐变量，而我们能观测到的只是图像的像素值；在语音识别中，语音对应的文本内容是隐变量，观测数据则是语音信号。期望最大化（Expectation-Maximization，简称 EM）算法作为一种强大的迭代算法，专门用于处理这类含有隐变量的模型，通过巧妙的方式来估计模型参数，在众多领域发挥着不可或缺的作用。

EM算法数学推导EM算法可以看李航老师的《机器学习方法》、机器学习白板推导、EM算法及其推广进行学习。下文的数学推导出自“南瓜书”，记录在此只为方便查阅。

简简单单做算法

基于高斯混合模型的视频背景提取和人员跟踪算法matlab仿真目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程MATLAB2013B

文献学习-5-用于腹腔镜安全的自主控制的基于GMM的启发式决策框架Key Words: Field-of-view (FoV) control, robotic laparoscopy, medical robots and systems. Authors: Bin Li , Graduate Student Member, IEEE, Yiang Lu , Graduate Student Member, IEEE, Wei Chen , Graduate Student Member, IEEE, Bo Lu , Member, IEEE, Fangxun Zho

使用pytorch实现高斯混合模型分类器本文是一个利用Pytorch构建高斯混合模型分类器的尝试。我们将从头开始构建高斯混合模型(GMM)。这样可以对高斯混合模型有一个最基本的理解，本文不会涉及数学，因为我们在以前的文章中进行过很详细的介绍。

随风飘摇的土木狗

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