MOG：高斯混合

“高斯混合模型”（Gaussian Mixture Model）常被缩写为MOG，这种简称形式方便在学术写作和口头交流中快速使用。它广泛应用于统计学、机器学习和数据科学等领域，用于描述由多个高斯分布组合而成的概率模型。

Mixture of Gaussian具体释义

  • 英文缩写：MOG
  • 英语全称：Mixture of Gaussian
  • 中文意思：高斯混合
  • 中文拼音：gāo sī hùn hé
  • 相关领域： mog

Mixture of Gaussian的英文发音

例句

  1. We derive iterative formula of the parameters of a mixture of Gaussian densities.
  2. 推导出高斯混合(MOG)密度参数的迭代公式。
  3. Mixture of Gaussian(MOG) model used to establish the background which can adaptive update. It is a good solution for the issue of light changing and background interference in a dynamic environment and improves the detection accuracy.
  4. 采用混合高斯模型来建立背景并自适应更新，很好的解决了由环境中光线变化、干扰物体等动态因素引起的背景失效问题，在很大程序上提高了检测的准确性。
  5. The heteroscedastic PNN model with training algorithms that is a mixture of Gaussian basis functions having different variances is considered.
  6. 提出了一种基于高斯核函数有不同协方差的混合模型的异方差PNN模型及其算法。
  7. First we introduce the abstract form of the EM algorithm. Then we develop the EM parameter estimation procedure for one application : finding the parameters of a mixture of Gaussian densities.
  8. 首先给出EM算法的抽象形式，然后研究EM参数估计方法的一个应用：求高斯混合(MOG)密度的参数。
  9. EM Algorithm and Its Application in Mixture of Gaussian(MOG)
  10. 期望最大（EM）算法及其在混合高斯模型中的应用

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