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。

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。

基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别matlab代码

使用狄利克雷过程混合模型（Dirichlet Process Mixture Model）拟合一维和二维的概率分布

根据实车设计数据利用ADAMS软件建立ADAMS多体动力学模型，并与MATLAB/Simulink构成混合仿真模型的步骤和方法；同时利用已有自平衡双轮车数学模型和所研制车的设计参数建立起MATLAB/Simulink模型，并对两种模型给予相同的输人进行仿真。通过分析比较两者仿真结果，发现ADAMS与MATLAB混合模型亦能如实的反映出自平衡双轮车的运动状态，也表明这种基于ADAMS的混合模型可为自平衡双轮电动车等机电系统的动力学仿真提供一种新的模型的构建方法。

本系统通过目标检测算法使得系统可以通过图片识别一个或多个垃圾并对其进行分类，相较于传统的图片分类算法，允许用户同时识别多种垃圾；通过基于深度学习算法的文本分析使得系统能够充分理解各种物体名称的具体含义，以便于通过用户输入的名称对垃圾种类进行分类。 二、系统说明 2.1 功能介绍 图片垃圾分类：系统能够对图片中的多个物体进行检测并进行垃圾分类，最终返回待分类垃圾的物体名称以及其所属的垃圾类别。 文本垃圾分类：系统在对接收到的文本进行检测后，会返回待分类垃圾所属的垃圾类别。 2.2 数据介绍 图片数据集：图片识别类来自2019华为云垃圾分类挑战赛、爬虫搜集，共两万余张图片，91类物体；目标检测类为COCO数据集。 文本数据集：爬虫搜集，共3000类物体名称（其中有相似的，例如电池和干电池） 由于数据集过大，因此不会上传，如有需要可以在issue中提出。 2.3. 模型介绍（v1.0版本） 目标检测模型使用谷歌Object-Detection中的SSD模型、图片识别模型使用Inception-Resnet-v2模型。 文本分类模型使用两层双向LSTM与两层一维卷积模型，其中词向量层使用了

EM算法在高斯混合模型中应用matlab.doc

大数据-算法-针对一组抑郁症疗效数据的线性混合模型.pdf

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

此函数从具有任意数量模式的高斯混合模型生成随机样本。 混合参数，即混合概率、均值和协方差以及要采样的点数作为输入。 协方差不必是对角线