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高斯混合模型(GMM)算法理解及代碼實現(opencv)
時間 2020-12-30
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GMM在數據聚類和圖像分類中有很重要的應用。 概念理解: (1)條件概率: (2)先驗概率:在有一定量數據的前提下,我們對參數進行概率估計,事件發生前的預判概率。 (3)後驗概率:在最合適的那個參數的前提下,觀測數據出現的最大概率。 (4)極大似然估計:找到一組參數使得我們觀測到的數據出現的概率最大。 (5)高斯分佈:,概率密度函數。其中N的兩個參數第一個代表均值,第二個代表協方差矩陣。 (6)參
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