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"高斯混合模型"相关考试题目
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语音转换的主要方法有码本映射法、高斯混合模型法和深度神经网络法等,以下有关说法错误的是()
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在高斯混合模型中,由于不知道每个样本点的分布情况,所以无法使用极大然函数求解参数.( )
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高斯混合模型中通过EM能够求得的参数有( )
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高斯混合模型Gaussian Mixture Models是假定数据集满足高斯分布的情况下采用的一种聚类方法
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关于高斯混合模型法说法错误的是( )。
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下列matlab代码将高斯混合模型 Gaussian mixture models (GMMs)用于数字视频的运动检测,摄像机和街景背景静止,只有最多两辆轿车运动。请根据上下文填写(2)、(11)、(13)、(16)、(24)横线处代码。 (1) foregroundDetector = vision.ForegroundDetector('NumGaussians', 3, 'NumTr...
7.
基于高斯混合模型-隐马尔科夫模型的声学模型用( )来描述状态之间的转移概率,用( )来描述出现概率。
8.
三种代表性的语音转换方法是码本映射法、高斯混合模型法和深度神经网络法。
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关于高斯混合模型下列说法正确的是( )。
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一般认为高斯混合模型下的数据中存在缺失数据。( )
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三种代表性的语音转换方法是( )、高斯混合模型法和深度神经网络法。
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高斯混合模型假设样本的生成过程由高斯混合分布给出。
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高斯混合模型(GMM)适合处理的语音领域任务包括哪些?
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判断参数特征与统一集群内其他设备总体分布情况的相识程度的分析方法是高斯混合模型。
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最简单的高斯混合模型是只有两类。( )
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对于每一个样本,使用EM算法学习高斯混合模型的参数,当得到的值时EM算法运行结束。( )
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高斯混合模型主要通过研究数据的( )特性进行聚类。
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在利用EM算法估计高斯混合模型参数的时候,需要预先设定的参数有( )。
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高斯混合模型 Gaussian mixture models (GMMs)数据拟合可以采用最大期望Expectation-Maximization (EM)的方法是
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高斯混合模型的极大似然估计只能得到局部最优解
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下图是某个二维高斯混合模型的聚类结果,该GMM的输出【图片】矩阵的形式为【图片】
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用于高斯混合模型 Gaussian mixture models (GMMs)数据拟合采用迭代式最大期望Expectation-Maximization (EM)可能收敛于局部优。
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高斯混合模型中的参数用一般的极大似然估计方法不能估计出参数。( )
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基于迭代式最大期望Expectation-Maximization (EM)的进行高斯混合模型 Gaussian mixture models (GMMs)的建模需要初始化数据包括()。
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关于 高斯 混合模型(GMM)聚类算法的优缺点,下面说法正确的是( )
26.
关于K-means 和高斯混合模型(GMM),下列说法正确的是( )
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基于高斯混合模型-隐马尔科夫模型的声学模型用( )来描述状态之间的转移概率并描述出现概率。
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高斯混合模型 Gaussian mixture models (GMMs)可以用于数字视频的运动检测。
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采用高斯混合模型进行纯音乐和歌唱与乐器混合声分离的原理是:
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高斯混合模型由正数K个组份组成,每个组份包括()。
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下面关于高斯混合模型聚类的理解错误的是( )
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关于基于高斯混合模型(GMM)的聚类描述哪项是正确的?( )
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一个M阶高斯混合模型的概率密度函数是由M个高斯概率密度函数通过什么方式得到?
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基于高斯混合模型 Gaussian mixture models (GMMs)的聚类 Clustering有时被看作()方法。