基于高斯混合模型
隐马尔科夫模型 高斯混合模型
举一反三
- 基于高斯混合模型Gaussianmixturemodels(GMMs)的聚类Clustering有时被看作（）方法。
- 基于高斯混合模型-隐马尔科夫模型的声学模型用（ ）来描述状态之间的转移概率并描述出现概率。 A: 高斯混合模型 B: 隐马尔科夫模型 C: 神经网络 D: 贝叶斯模型
- 什么是高斯混合模型?高斯混合模型中各个参数代表什么含义?不要复制粘贴的,
- 基于高斯混合模型-隐马尔科夫模型的声学模型用（ ）来描述状态之间的转移概率，用（ ）来描述出现概率。 A: 隐马尔科夫模型 B: 高斯混合模型 C: K近邻分类算法 D: 层次聚类算法
- 下面关于高斯混合模型聚类的理解错误的是 A: 高斯混合模型与模糊C均值都属于软聚类 B: 高斯混合模型就是多个单高斯密度分布的线性组合 C: 高斯混合模型聚类当数据量很小的，效果也很好 D: 高斯混合模型聚类属于无监督的学习算法
内容
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在混合高斯模型中，每个高斯的权重：
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基于高斯混合模型-隐马尔科夫模型的声学模型用（ ）来描述状态之间的转移概率并描述出现概率。
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高斯混合模型的应用广泛，在许多情况下，EM算法是学习高斯混合模型的有效手段。
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中国大学MOOC: 基于高斯混合模型-隐马尔科夫模型的声学模型用（ ）来描述状态之间的转移概率并描述出现概率。
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在混合高斯模型中，每一个数据点：