说明：这是一个贝叶斯独立分量分析(ICA)算法的线性瞬时混合高斯噪声模型和添加剂。解决问题的是ML-II推论,即资源的整合在发现源后和噪声协方差矩阵和混合了最大化的边际似然。充分统计量的估计平均场或变分理论和线性响应修正或通过自适应平均场理论水龙头。平均场方程,解决了信仰传播法的或连续的迭代。
Leaves 贝叶斯统计量 模型修正 自适应ica 贝叶斯ICA
说明：上传-混合高斯贝叶斯网络分类器，有数据可以直接运行，互相交流，互相学习。
贝叶斯网络 mixtureB 贝叶斯网 贝叶斯-高斯 贝叶斯分类器
说明：混合高斯模型对于给定的数据，可以自动选择最佳聚类数目和聚类中心，并根据判决规则进行收敛，运算很快，非常方便
高斯模型matlab 混合聚类 聚类数目matlab 最佳聚类 cluster
说明：混合高斯背景建模是常用的一种经典背景建模，用于背景建模的MATLAB代码，用于移动目标的检测只用。代码注释清晰，运行正确，可供初学者学习研究之用。
matlab 混合 建模 高斯 背景
说明：混合高斯模型的背景减除法和相邻帧差法相结合进行目标检测的程序，附视频
视频帧差法 高斯-帧 目标检测 帧差法 帧差法结合
说明：基于混合高斯的运动目标检测程序已经相应的文章！非常值得借鉴！
MATLAB-运动检测 IGMM 目标检测-matlab 运动目标检测 高斯-检测
说明：这个代码适用于检测运动目标，基于混合高斯建模的运动目标检测。
目标运动 matlab-目标检测 目标检测-高斯 MATLAB-运动检测 检测目标
说明：混合高斯分布聚类的EM算法。
高斯分布聚类 EM算法
说明：基于高斯混合模型的说话人识别matlab程序。
高斯混合模型 GMM 说话人识别
说明：GM-PHD算法是在线性高斯条件下得出的PHD递推的闭合解，它将目标的PHD用混合高斯的形式表示，并且具有这样的特点：若k-1时刻的目标PHD为混合高斯形式，那么经过PHD递推后得到的k时刻PHD也是混合高斯形式。
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