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E_M_matlab
- 机器学习中的E M算法，本代码是基于高斯混合模型的E M 算法聚类。-machine learning algorithm E M, the code is based on the Gaussian mixture model clustering algorithm E. M.
Matlab-Fitting-Functions
- 附件中的m代码包括了一系列的拟合函数，这些函数通常的输入是概率分布的样本。还有最大似然估计仿真器、最小平方仿真器、混合高斯分布估计的EM算法、
高斯混合模型的EM算法的源程序代码
- GMM模型的一个小例子，可以做出不学习这个模型用
GaussBackGroundModel
- 最基本的混合高斯背景建模matlab源代码，本人用于火灾烟雾检测的毕设代码，已运行成功，很好的检测运动目标的算法。-Effective Gaussian mixture learning for background model to detection moving goal.
EM
- EM算法介绍及Matlab演示代码(一维和多维高斯混合模型学习算法)-Introduction of EM algorithm and Matlab codes that implement the algorithm
GaussBackGroundModel
- 混合高斯背景建模的实现程序,Matlab编写,运算速度极慢，但可作为理解算法的示例代码.系作者参加SJTU PRP项目时所写。此代码已在原项目中不再使用。-The realization of Gaussian mixture background modeling procedure, Matlab writing, computing speed is very slow, but the understanding of the algorithm can be used as sampl
matlab_utilities
- 粒子滤波、无迹粒子滤波算法程序，高斯混合模型参数设置等详细代码-Particle filter, unscented particle filter program, Gaussian mixture model parameter settings, and more code
mixture_of_gaussians
- 这个代码适用于检测运动目标，基于混合高斯建模的运动目标检测。-this code can help you detection some objects，such as car，people，and so on. which based on mixture of gaussians background model
ViBe
- ViBe看过速度最快的运动检测代码。效果不比混合高斯差。这份资料内容包括：ViBe源代码，Demo程序以及相关的论文资料-ViBe，I have seen the fastest movement detection code. Less effect than mixed Gauss. This information includes: ViBe source code, Demo program and the related papers
gsbj
- 这段代码是在vs2010和opencv2.3.1环境中实现的混合高斯建模，下载的他人代码进行了修改与调试，之前代码是vs06的。版本之间不同，代码就会出很多错，很难调试，这个已被调试好，能跑。-This code is in Gaussian mixture modeling to achieve the vs2010 and opencv2.3.1 environment, download the others to modify the code and debug, before the
mixture_of_gaussians
- 基于混合高斯背景建模的背景差分视频目标检测方法。matlab代码-Video target detection method based on Gaussian mixture background modeling background difference. matlab code
GMM
- GMM（混合高斯模型）matlab代码，代码中有详细的代码说明。同时还包含一个例子。-GMM (GMM) Matlab code, the code has a detailed descr iption of the code. Also contains an example.
mixture_of_gaussians
- 这段代码是在matlab上运行的，能实现对视频的图像处理，即高斯混合背景建模方法。-This code is run in matlab that can realize the video image processing, namely Gaussian mixture background modeling method.
linmember
- 本代码解决的是在线性高斯环境下的目标跟踪，给出的是势均衡多目标多伯努利滤波器的高斯混合实现，本代码能够正常运行。- This code is to solve linear Gaussian target tracking environment, Gaussian mixture is given multi-objective multi-bonuli potential equalization filter implementation, this code to run prope
gmms
- matlab中的高斯混合模型代码，机器学习基础学习-Gaussian mixture model matlab code, machine learning based learning
EM
- 对于混合高斯分布的情况，使用最大期望算法，通过不断计算每个样本的均值与方差，使得似然函数达到最大值。可以很好地处理满足一定概率分布的数据。 代码中通过mvnrnd()函数，设定其中的参数，产生符合混合高斯分布的一组数据集。-For the case of a mixed Gaussian distribution, using expectation-maximization algorithm, through continuous calculation of the mean and
ICCV-MoG
- 孟德宇老师的低秩分解代码，对动态变化的视频帧提取它的低秩背景，同时得到它的稀疏部分。利用混合高斯对误差进行建模(Teacher Meng Deyu's low rank decomposition code extracts the low rank background of the dynamic video frame and obtains the sparse part of it. The error is modeled by mixed Gauss)
GMM
- 高斯混合聚类的python实现代码，里面有data的demo(Python implementation code of Gauss mixed clustering)
machine_learning_python-master
- 通过阅读网上的资料代码，进行自我加工，努力实现常用的机器学习算法。感知机的基本形式和对偶形式的实现 Kmeans和Kmeans++的实现 EM GMM高斯混合和GMM+LASSO的实现 实现朴素贝叶斯的基本算法和高斯混合朴素贝叶斯算法 实现决策树的基本算法 实现adaboost基本算法 实现svm基本算法 实现逻辑回归基本算法(By reading the data codes on the Internet, we can process oursel
混合改进蚁群算法matlab源程序
- 混合改进蚁群算法matlab源程序。其中，MainSim文件为主函数，此程序为基于自适应信息素、决策变量高斯变异和决策变量边界自调整三种改进的混合改进蚁群算法程序。其中，自适应信息素改进代码在ACOUCP文件的143-152行；决策变量高斯变异在GaussMutation文件；决策变量边界自调整改进代码在MainSim文件的40-49行。