GMM模型用于语音识别,而AdaBoost用于集成学习,可提升弱学习器的预测精度。
GMM和AdaBoost应用
相关推荐
快速GMM和Fisher向量具有Kmeans初始化和Fisher向量的高效GMM模型(仅对角协方差)-matlab开发
利用Kmeans初始化和Fisher Vectors计算的高效GMM拟合(仅限对角协方差),基于yael包该工具箱可利用BLAS/OpenMP API在多核处理器上实现更快的计算。支持单/双精度的密集输入。
Matlab
0
2024-08-26
ADABOOST算法MATLAB实现
ADABOOST算法是一种快速计算方法,在MATLAB中的实现可以帮助快速应用于各种数据集。
Matlab
2
2024-07-29
Adaboost算法详解及其在数据挖掘中的应用
详细介绍了Adaboost算法作为数据挖掘领域中的重要分类算法之一,包括其起源、发展历程和应用实例。文章首先分析了该算法的主要训练过程及性能改进,最后展望了其未来发展方向。
数据挖掘
3
2024-07-18
基于haar特征和AdaBoost、CascadeBoost算法的人脸检测原理及matlab代码
这份资源包含了详细的基于haar特征、AdaBoost和CascadeBoost算法的人脸检测原理文档,以及两个AdaBoost的matlab代码和一个CascadeBoost的matlab代码。所有代码都有详细注释,非常适合初学者使用。
Matlab
1
2024-08-01
adaboost 利用弱分类器集成强二元分类器的Adaboost方法——matlab开发
本项目实现了Adaboost方法,利用一系列弱分类器集成强二元分类器。我们选用决策树桩作为弱分类器,展示了在合成数据集和包含数字图像的MNIST数据集上的分类效果。
Matlab
0
2024-08-09
AdaBoost工具包 v0.4
相较于之前的0.3版本,此次更新修复了几个bug。资源下载链接:http://www.inf.ethz.ch/personal/vezhneva/Code/AdaBoostToolbox_v0.4.zip
Matlab
2
2024-07-13
基于haar特征和AdaBoost、CascadeBoost算法的人脸检测原理及matlab代码.zip
使用haar特征结合AdaBoost和CascadeBoost算法进行人脸检测的原理和matlab代码示例。
Matlab
2
2024-07-26
GMM聚类算法的贪心EM学习算法
该算法采用贪心策略结合EM算法,通过优化数据与模型的匹配度,寻找数据对GMM模型的最佳匹配,从而实现基于模型的聚类。
数据挖掘
5
2024-05-01
基于MFCC的GMM语音识别matlab源码优化
在语音识别领域,基于MFCC的GMM语音识别matlab源码正在被优化和应用。随着技术进步,这一技术正逐步成为语音处理的重要工具。
Matlab
1
2024-07-28