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GMM训练集和pdf，自用，有关于GMM和EM的资料截图和训练数据

·快速且可靠的方法来测量步态、平衡以及姿态变化　　·非专业的人员也完成信息的采集和报告　　·不需要专门的实验场地，完全不受临床场地空间的局限　　·为身体活动提供客观的数据，得到最客观准确的临床评定结果

交叉验证、参数网格搜索、混淆矩阵、ROC曲线、回归模型评价指标,决定系数、AIC\BIC、轮廓系数 K-means

使用SVM进行面部表情识别 使用Dlib提取人脸地标,并训练多类SVM分类器以识别人脸表情(情感)。 动机: 任务是根据面部表情所显示的情感对人的图像进行分类。 为了训练我们的模型,我们想使用Fer2

一、随机训练和批训练 随机训练:一次随机抽样训练数据和目标数据对完成训练。 批训练:一次大批量训练取平均损失来进行梯度计算,批量训练大小可以一次上扩到整个数据集。 批训练和随机训练的差异:优化器方法和

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