GMM：高斯混合模型

高斯混合模型，通常以其英文缩写“GMM”来表示，是一种广泛应用于统计学、机器学习和信号处理等科学与工程领域的概率模型。它通过多个高斯分布的线性组合来描述复杂的数据分布形态，在聚类分析、密度估计等任务中尤为常见。使用缩写GMM便于学术交流与文献书写，能够有效提高表达和使用的效率。

Gaussian Mixture Model具体释义

  • 英文缩写：GMM
  • 英语全称：Gaussian Mixture Model
  • 中文意思：高斯混合模型
  • 中文拼音：gāo sī hùn hé mó xíng
  • 相关领域： gmm 数学

Gaussian Mixture Model的英文发音

例句

  1. Tracking Based on Improved Gaussian Mixture Model(GMM) and Particle Filter
  2. 基于混合高斯模型和粒子滤波器的跟踪
  3. Moving Object Detection Algorithm Based on Edge Detection and Gaussian Mixture Model(GMM)
  4. 基于边缘检测和混合高斯模型的运动目标检测算法
  5. Research and extension of remote sensing image change detection method based on gaussian mixture model and contextual information
  6. 基于混合高斯密度模型和空间上下文信息的遥感影像变化检测方法及扩展
  7. Gaussian Mixture Model(GMM) assumes the independence between data while Hidden Markov Model allows Markov assumption in a data series.
  8. 高斯模型假设资料间的独立性而马可夫模型容许时间序列资料间存在马可夫的关系。
  9. A novel method combining reconstructed phase space and the Gaussian mixture model ( GMM ) was proposed for the classification of equipment failure modes by using acoustic signals.
  10. 提出采用相空间重构与高斯混合模型(GMM)相结合的方法，利用声信号对设备进行故障分类。

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