em算法在聚类中的体现——高斯混合模型（GMM）。结合b站浙江大学老师、白板推导；MOOC北京理工大学机器学习，制作而成的ppt。公式纯手工敲击，制作不易，存在缺陷，请多包含。涉及版权问题可联系。

利用混合高斯模型对目标场景进行背景建模，分割出前景与背景。 代码输入：一组图片或一段视频 代码输出：前景与背景分割开的灰度图 环境：linux+opencv+eigen 语言：Ｃ++

基于高斯混合模型GMM的说话人身份识别matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

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动态面板模型GMM估（广义矩估计）全套资料，stata实操详细讲解（代码+数据）（具体的例子，结合xtabond2命令以及xtbcfe命令），配有本人视频讲解，无论是理论讲解还是实操都讲的很详细哦，视频时长1小时左右，基本都是精华，全套资料一共大约制作了本人5天时间，讲的真的十分详细，既适合小白快速入门GMM，又适合已经初步了解的朋友学习，保证你看完就会对动态面板GMM估计有一个新的理解，并且可以快速运用到实际的论文写作里面，资料制作不易，希望大家给点支持！ 通常所用的OLS等方法，基本逻辑是从计量模型对数据拟合的角度分析，得出最好的估计参数。但是当我们引入被解释变量之后一期试图来解决内回归存在的内生性问题时，给系数估计带来了巨大的挑战，OLS、固定效应、随机效应的估计均是有偏且不一致的，为了解决这一问题，广义矩估计GMM应运而生！GMM方法，又称为广义矩方法（Generalized Moment Method），该方法所用的思路与传统思路完全不同。任何计量模型都有一定的适用性，即数据要满足一定的要求。GMM方法的思路是，从计量模型对数据的要求出发，得出一系列矩条件，再根据这

多维高斯混合模型 matlab版 已生成移植C的动态链接库.DLL 调试成功

这是一份背景减除法的代码讲解，用的语言是Matlab，采用的主要算法是高斯混合模型。

本文在了解了运动目标检测的背景相关检测方法后，对其中的视觉背景提取(ViBE)算法和混合高斯背景建模算法(GMM)进行了研究，学习了算法的理论内容，并在MATLAB平台进行单车辆检测、多车辆检测和动态环境检测的测试实验。

em算法matlab代码Matlab中的高斯混合模型和推理算法 Matlab演示有关高斯混合模型（GMM）和具有EM和变分推理的推理算法 参考 克里斯托弗·毕晓普（Christopher M. Bishop）。 2006。模式识别和机器学习（信息科学与统计）。 施普林格出版社，柏林，海德堡。 要求 该代码已通过Matlab R2017a测试。 用法示例 使用EM算法运行GMM演示 gmm_em_demo 使用变分推理算法运行GMM演示 gmm_vb_demo

GMM_speaker_identification 使用 GMM 分类器识别说话人