隐马尔可夫模型 (HMM) 是一种信号预测模型，已被用于预测经济状况和股票价格。 该项目旨在实现将机器学习算法应用于股票市场的目标。 长短期记忆模型（LSTM）保证了在新的时间状态下，随着隐藏层不断叠加输入序列，之前的信息可以继续向后传播而不会消失。我们的主要目的是通过预测一只股票的涨跌 使用 HMM-LSTM。 Experiment with 4 different models: GMM-HMM XGB-HMM GMM-HMM-LSTM XGB-HMM-LSTM Compared with the results: train_set

对GMM在背景建模中的一个简单的实现，参卡论文为Adaptive background mixture models for real-time tracking，该实现的输入可以是视频，也可以是摄像机的数据

此代码使用 EM 来估计高斯混合分布的参数。 它能够处理缺失数据，由数据矩阵中的 NaN 表示。 包括一个示例脚本和一个关于 EM 的简短文档，特别是估计高斯混合密度。 主要功能以及示例脚本位于文件夹 EM/GMM 中。

文章目录0.前言1.E-M在解决什么问题？（一句话概括EM）2.E-M是一种模型么？3.E-step和M-step分别指的是什么？4.E-M的优化目标是什么？5.E-M收敛么，为什么？6.怎么理解隐变量，对任意模型都可以引入隐变量么？（隐变量的合理性）7.如何理解GMM中的隐变量8.怎么理解GMM和E-M之间的关系？9.GMM可以做什么事情？10.GMM和K-means之间有什么联系？参考文献源码 0.前言 看过很多博客“详解EM和GMM算法”这之类的，也看过李航《统计学基础》上的EM和GMM,这里总结一下几个问题，如果以下问题可以解决，我觉得EM算法和GMM模型就理解的相当好了。本文章不做数

基于python的高斯混合模型（GMM 聚类）的 EM 算法实现

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