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GMM的源代码。

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简介：
该代码库提供高斯混合模型（GMM）的源代码，其中包含了分别使用NumPy和Scikit-learn（sklearn）进行的两种实现方式。 该资源无需安装任何额外的依赖包即可运行，方便用户直接使用和测试。

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  • GMM的C++代码
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    这段C++代码是为GMM（高斯混合模型）设计的，实现了其核心算法和相关函数，适用于数据分析与机器学习领域中聚类分析的需求。 高斯混合模型的C++代码包含详细注释，并可以直接运行。在main函数中的data.txt文件包含了数据集，可以设置数据维度和数量。
     
  • GMM的Matlab源码
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    这段简介可以描述为：GMM的Matlab源码提供了基于Matlab实现高斯混合模型(GMM)的代码资源。该源码适用于数据聚类与建模分析，便于科研和工程应用中的快速开发与测试。 GMM只是一个数学模型，用于拟合数据形态。它与实际观察到的数据分布存在差异是正常的，因为在用EM算法估计GMM参数时，通常假设我们得到的数据是不完整的（也就是说，看到的数据分布不是真正的完整分布）。在运算过程中，该方法会“补上”那些丢失或隐藏的未观测数据。
     
  • MATLAB中的GMM代码-项目SID-GMM-UBM
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    该项目SID-GMM-UBM专注于在MATLAB环境中实现高斯混合模型（GMM）及相关语音识别技术，为用户提供了一个基于统一背景模型(UBM)训练和应用的平台。 SID-GMM-UBM项目包含Matlab代码和Python代码： 1. 如果不使用我们的数据集，请使用三个pyfile预处理数据集。 2. VocalSeparation软件包用于人声提取。 3. Datasets软件包包括mir1k（采样率16kHz）、artist2016kHz、singer5544.1kHz和singer10716kHz的数据集。 4. 使用GMM-UBM建立UBM模型和歌手模型，可以进一步识别测试歌曲。
     
  • GMM的高斯混合模型源代码
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    本代码实现了一个基于Python的数据分析工具，用于构建和训练GMM（高斯混合模型），适用于聚类、概率估计等任务。 高斯混合模型GMM的源代码包括使用numpy实现和sklearn实现两个版本，并且无需安装其他依赖包。
     
  • GMM与GMR的Matlab代码.zip
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    本资源包含用于实现高斯混合模型(GMM)和高斯混合回归(GMR)的Matlab代码。适用于机器学习中的聚类及回归任务研究。 版本：MATLAB 2019a 领域：基础教程 内容：高斯混合模型 (GMM) - 高斯混合回归 (GMR) MATLAB代码.zip 适合人群：本科及硕士等教研学习使用
     
  • 基于GMM的风险评估-MATLAB代码: risk_assess
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    本项目利用MATLAB编写，通过高斯混合模型（GMM）进行风险评估分析。旨在提供一个灵活且强大的工具来量化和管理不确定性与潜在风险。 Wang, Allen等人在论文“使用代理人期货的学习模型对自动驾驶汽车进行快速风险评估”（arXiv预印本 arXiv：2005.13458，2020）中提出了相关方法。我们正在整理代码以便向公众展示。运行 sourcesetup.sh 脚本将创建一个虚拟环境，使您可以顺利执行代码，并通过命令 source venv/bin/activate 启用该环境。 示例文件 examples/position_risk_assessment.py 使用GMM进行位置风险评估。仍需清理的控制风险评估方法相关代码位于 /examples/control_risk_assessment 中。TreeRing 是一个独立软件包，而所有SOS风险评估相关的MATLAB代码则存放在 /risk_assess/sos_risk_assessment 文件夹中，这些代码使用了Yalmip工具。 请注意，文中未包含任何联系方式、链接或具体的技术支持信息。
     
  • 基于EM算法的GMM分类代码实现
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    本项目采用期望最大化（EM）算法实现了高斯混合模型（GMM）的分类功能，并提供了详细的代码示例和文档。 EM算法可以用于实现二维混合高斯模型的分类。
     
  • C++版本的GMM高斯混合模型代码
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    这段代码提供了一个使用C++编写的高斯混合模型（GMM）实现，适用于需要进行聚类分析或概率建模的数据科学项目。 高斯混合模型（Gaussian Mixed Model）是由多个高斯分布函数的线性组合构成的模型。理论上，GMM可以拟合任意类型的分布，并通常用于处理同一数据集中包含多种不同分布的情况，这些情况可能是参数不同的同一种分布或完全不同的类型分布，例如正态分布和伯努利分布。该代码可以在VS2012中运行。
     
  • Kaldi-GOP：基于GMM的发音 goodness-of-fit (GOP) 计算——源自 Kaldi 代码库
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    简介：Kaldi-GOP是一种利用GMM计算语音单元发音合适度(GOP)的工具，源于广泛使用的开源语音识别系统Kaldi。 卡尔迪戈普项目使用Kaldi计算基于GMM的GOP（发音优度）。有关基于DNN的实现的详细说明，请参考Kaldi官方存储库中的相关文档。基于DNN的实现性能应优于基于GMM的方法。 如何构建： 执行命令：`./build.sh` 运行示例： 进入目录 `egs/gop-compute` 执行命令：`./run.sh` 理论背景： 在传统的基于GMM-HMM的系统中，GOP最早由Witt等人于2000年提出。其定义为后验概率的持续时间标准化对数： $$ GOP（p）= \frac{1}{t_e-t_s + 1} log p（p | o）$$ 其中$ o $是输入观测值，$ p $表示规范电话，而$t_s, t_e$分别代表开始和结束帧索引。 假设对于任何$q_i, q_j$, 若$p(q_i) < p(q_j)$成立，则上述公式适用。