Glo*_*ink 8 python machine-learning
我需要拟合多元高斯分布,即获得python中给定音频特征数据集的最近多元高斯的平均向量和协方差矩阵.音频特征(MFCC系数)是NX 13矩阵,其中N大约为4K.有人可以概述一下软件包和技术,以便在python中为这些数据拟合高斯吗？
bog*_*ron 20
使用numpy包.numpy.mean和numpy.cov将为您提供高斯参数估计.假设你有13个属性和N是观测的数量,你将需要设置rowvar=0时调用numpy.cov你的N x 13矩阵(或通过你的矩阵转置的函数参数).
如果您的数据是numpy数组data:
mean = np.mean(data, axis=0)
cov = np.cov(data, rowvar=0)
| 归档时间： |
|
| 查看次数： |
11490 次 |
| 最近记录： |