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linux 中 sed预存储命令

  001、 root@PC1:/home/test2# ls a.txt root@PC1:/home/test2# cat a.txt hello world root@PC1:/home/test2# sed 's/\(hello\) \(world\)/\2 \1/' a.txt ## 第一个小括号中的内容用\1表示，第二个小括号中的内容用\2表示 world hello   002、实现第一列和第二列互换 roo

一级项目Gamium（GMM）来自Web3.0赛道

       大家好这里是最了解一级市场的德纳社区，我们会不定期整理一级市场中优质的分享给大家，如果你感觉二级市场风险大，不妨尝试下一级市场       Gamium是Web3.0和 Metaverse 应用程序的数字身份，具有独特的互操作性和可用性，让每个人都可以通过 Gamium SDK构建他们想要的

OpenCV-Python系列之GrabCut算法

常情况下，我们需要图像进行前景后景进行分离，有的时候也许我们仅仅是需要前景。本次教程我们将介绍GrabCut算法进行交互式前景提取。GrabCut是一种基于图切割的图像分割方法。GrabCut算法是基于Graph Cut算法的改进。基于要被分割对象的指定边界框开始，使用高斯混合模型估计被分割对

哈工大2021机器学习期末考试题

一、说明参数正则化和参数后验之间的联系；并解释在机器学习模型参数估计中使用正则化的目的。 二、给出条件熵的定义。举一个本课程中应用该方法的例子，说明使用条件熵的好处，给出你的直观解释。 三、朴素贝叶斯的基本假设是什么，有什么好处。当假设满足时，朴素贝叶斯是否是最优分类

拓端tecdat|Stata广义矩量法GMM面板向量自回归PVAR模型选择、估计、Granger因果检验分析投资、收入和消费数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24016 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 面板向量自回归（VAR）模型在应用研究中的应用越来越多。虽然专门用于估计时间序列VAR模型的程序通常作为标准功能包含在大多数统计软件包中，但面板VAR模型的估计和推断通常用通用程序实现，需要一些编程技巧。在本文

EM算法和GMM实例

简介 EM算法 最大期望算法(Expectation-maximization algorithm，简称EM，又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。在统计计算中，最大期望(EM)算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模

语音识别中的HMM-GMM模型：从一段语音说起

  首发于图解语音识别 写文章 语音识别中的HMM-GMM模型：从一段语音说起 杨阳阳 想太多   197 人赞同了该文章 虽然现在端到端语音识别模型可以直接对后验概率建模，可以不需要HMM结构了。但实际上目前很多state-of-the-art模型还是以HMM结构为主，

GMM\EM算法详解——附代码示例

目录 潜（隐)变量模型K-meansGMM模型GMM模型参数估计的EM算法总结GMM模型和K-means的联系 EM算法使用EM算法通用步骤重新考虑GMM参数估计EM算法通用解释 代码地址：6.1公布 笔者能力有限，如有错误请指正！感谢您的阅读！ 潜（隐)变量模型 观测变量：直接观测的数据 潜变量： 无法直

时序分析 20 高斯混合模型 (上)

时序分析 20 高斯混合模型 (上) 前言     在时序分析中，我们经常需要对时序数据进行分段（Time Series Segmentaion)，对于金融时序数据尤其如此。我们多次观察到某个时序数据在不同的时间阶段展现除了不同的统计特征和特性，也就是说该时序是不平稳的。通常在这种情况下，我们需

把动态面板命令讲清楚了，对Stata的ado详尽解释

《正文》 当你看这篇文章的时候，先参看一下《IV和GMM相关估计步骤，内生性、异方差性等检验方法》，里面有圈友提议详细做一期动态面板命令方面的，所以咱们就敲定了这篇工具类型文章。当然这篇文章不仅仅讲解了xtabond2，还有xtabond，xtdpdsys，xtdpd和xtdpdml这些动态面板Stata命令。只不过x

【语音识别】基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别【Matlab 537期】

一、简介 1 高斯混合模型概述 高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Mod

【语音识别】基于matlab高斯混合模型（GMM）的说话人识别【含Matlab源码 574期】

一、简介 1 高斯混合模型概述 高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Mod

【机器学习系列】GMM第一讲：两个角度认识高斯混合模型

作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱 研究方向：自然语言处理与知识图谱 文中含有大量公式，若需要获取含公式原稿Word文档，可关注公众号【AI机器学习与知识图谱】后回复：GMM第一讲，可添加微信号【17865190919】进学习交流群，加好友时备注来自CSDN。原创不易，转载请告知并注明出

python机器学习手写算法系列——Gaussian Mixture Model (1d)

本文，就像本系列的其他文章一样。旨在通过阅读原论文+手写代码的方式，自己先把算法搞明白，然后再教其他人。手写代码除了可以验证自己是否搞明白以外，我会对中间过程做图。这样，我可以通过图直观的验证算法是否正确。而这些图，又成为写文章时候的很好的素材。 什么是 Gaussian Mixt

AIBigKaldi（六）| Kaldi的单音子模型训练（下）

 本文来自公众号“AI大道理”。   构造好训练图接下来就可以进行训练了。 所谓训练就是在训练图上进行解码，获得最优路径的同时得到对齐序列，根据对齐序列进行统计信息量。 转移概率可以进行数数获得，GMM参数随着对齐的帧数变化而更新，同时GMM分量从一开始的单高斯split出更多的高

[转]GMM：高斯混合模型讲义（台湾）

AI大语音（九）——基于GMM-HMM的连续语音识别系统

上一专题GMM-HMM声学模型中讲述了其理论知识，这一章利用理论搭建一套GMM-HMM系统，来识别连续0123456789的英文语音。 本系统是单音素，未涉及后面三音子的训练以及决策树的内容。 在GMM专题和HMM专题中分别讲述了其训练都是EM算法，那么融合形成GMM-HMM模型后会如何训练？是应用一个EM算

概率图：高斯混合模型（GMM）

高斯混合模型（Gaussian Mixture model）                                                                     来源：B站up主：shuhuai008，板书 问题：“高斯”？，“混合”？ 可从两个角度理解 一、从几何角度看：高斯混合模型就是若干个高斯模型的“加权平

变分深度嵌入(Variational Deep Embedding, VaDE)

变分深度嵌入(Variational Deep Embedding, VaDE) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/     这篇博文主要是对论文“Variational Deep Embedding: An Unsupervised and Generative Approach to Clustering”的整理总结，阅读这篇博文的前提条件是：了解高斯混

GMM-混合高斯模型

1.高斯混合模型概述 高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）两类。

高斯混合模型(GMM)

1. 有时候单一高斯分布不能很好的描述分布   image.png 上图左面用单一高斯分布去描述，显然没有右图用两个高斯分布去描述的效果好。 2. 引入混合高斯分 这里插一句，为什么是“高斯混合模型”，而不是别的混合模型，因为从中心极限定理知，只要K足够大，模型足够复杂，样本量足够多

Python-GMM-loglikelihood不是单调的

昨天我使用期望最大化算法实现了GMM(高斯混合模型). 如您所记得,它将一些未知分布建模为高斯混合,我们需要学习它的均值和方差以及每个高斯的权重. 这是代码背后的数学(没那么复杂) http://mccormickml.com/2014/08/04/gaussian-mixture-models-tutorial-and-matlab-code/ 这是我的

python-如何使用matplotlib绘制一维高斯混合模型的pdf

我想绘制一个高斯混合模型.以下代码允许我绘制2个独立的高斯曲线,但是在它们相交的地方,该线非常尖锐并且不够平滑.有没有办法绘制一维GMM的pdf？ def plot_data(): mu = [-6, 5] var = [2, 3] sigma = [np.sqrt(var[0]), np.sqrt(var[1])] x = np.linspace(-10, 10

（转载）详解EM算法与混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)

原文链接：https://blog.csdn.net/lin_limin/article/details/81048411 https://blog.csdn.net/lin_limin/article/details/81048411 最近在看传播模型的论文，涉及到了GMM和EM的知识

简单理解：一维单高斯 多维单高斯 混合多高斯GMM

参考：https://blog.csdn.net/lzrtutu/article/details/77783081    https://blog.csdn.net/weixin_37895339/article/details/80351541