| 基于协方差的高斯混合模型参数学习算法 |
| 其他题名 | Covariance Based Learning Algorithm for Gaussian Mixture Model
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| 廖晓锋; 范修斌; 姜青山
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| 2013
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| 发表期刊 | 计算机科学
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| ISSN | 1002-137X
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| 卷号 | 40期号:z2页码:77-81 |
| 摘要 | 对混合高斯模型参数估计问题的算法通常是基于期望最大(Expectation Maximization)给出的.在混合高斯模型的因素协方差矩阵已知、因素各分量独立的前提下,给出了基于协方差矩阵的机器学习算法,简称CVB(Covari-ance Based)算法,并进行了一定的数学分析.最后给出了与期望最大算法的实验结果比较.实验结果表明,在该条件下,基于协方差的算法优于期望最大算法. |
| 关键词 | 混合高斯模型
期望最大化
协方差
Cvb算法
Gaussian Mixture Model
Expectation Maximization
Covariance Based
Cvb Algorithm
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| 部门归属 | 南昌大学信息工程学院 南昌330031;中国科学院深圳先进技术研究院 深圳550085 中国科学院软件研究所 北京100190 中国科学院深圳先进技术研究院 深圳550085
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| 语种 | 中文
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| 内容类型 | 期刊论文
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| URI标识 | http://ir.iscas.ac.cn/handle/311060/16979
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| 专题 | 中国科学院软件研究所
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推荐引用方式
GB/T 7714 |
廖晓锋,范修斌,姜青山. 基于协方差的高斯混合模型参数学习算法[J]. 计算机科学,2013,40(z2):77-81.
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| APA |
廖晓锋,范修斌,&姜青山.(2013).基于协方差的高斯混合模型参数学习算法.计算机科学,40(z2),77-81.
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| MLA |
廖晓锋,et al."基于协方差的高斯混合模型参数学习算法".计算机科学 40.z2(2013):77-81.
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