基于GMM的概率神經網絡PNN具有良好的泛化能力，快速的學習能力，易于在線更新,并具有統計學的貝葉斯估計理論基礎，已成為一種解決像說話人識別、文字識別、醫療圖像識別、衛星云圖識別等許多實際困難分類問題的很有效的工具。而且PNN不但具有GMM的大部分優點，還具有許多GMM沒有的優點，如強魯棒性，需要更少的訓練語料，可以和其他網絡其他理論無縫整合等。
標簽： GMM PNN 概率神經網絡
上傳時間： 2014-01-02
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EM算法估計GMM的matlab版本的源代碼，適合給類機器學習問題
標簽： matlab GMM EM算法 版本
上傳時間： 2015-06-18
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利用MLC來估計GMM 模型參數，壓縮文件沒有加密可以直接使用
標簽： MLC GMM 模型參數
上傳時間： 2013-12-25
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MEL 求解GMM模型的參數matlab環境下的源代碼，和大家分享
標簽： matlab MEL GMM 模型
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mm算法求解GMM參數問題，matlab版本源程序，沒加密
標簽： GMM 算法 參數
上傳時間： 2013-12-27
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利用GMM模型進行特征分析的程序，歡迎與各位相關研究的朋友進行交流
標簽： GMM 模型 特征分析 程序
上傳時間： 2013-12-16
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關于高斯混合模型（GMM）的matlab源代碼
標簽： matlab GMM 高斯混合模型 源代碼
上傳時間： 2015-08-03
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標簽： test GMM
上傳時間： 2015-11-20
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