GMM算法Java实现
混合高斯模型（GMM）通过使用加权高斯模型组合来估计数据概率分布，其中每个高斯模型代表一个簇。通过将数据点投影到各个高斯模型上，可以确定它们在每个簇上的概率，从而根据最大概率进行分类。
GMM算法
当前话题为您枚举了最新的 GMM算法。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
GMM聚类算法，在几个数据集上做实验对比
GMM/ k-mean聚类算法
DSP平台上的GMM背景建模
针对TI DSP平台实现的多高斯背景建模算法，以C语言编写，附有详尽注释。
基于GMM的说话人识别（C代码）
基于GMM的说话人识别（C代码），其中包括了GMM.C和MFCC.C，以及它们的头文件。
哈希算法and贪心算法
哈希算法and贪心算法，文件小但可执行，适用初学者
算法解析
对算法进行深入分析，剖析其组成、类型和应用场景。
算法实现
#define MAX_NODE 50
void PostorderTraverse( BTNode *T) {
BTNode *S1[MAX_NODE] ,*p=T ;
int S2[MAX_NODE] , top=0 , bool=1 ;
if (T==NULL) pr
ransac算法
在图像的特征点匹配中，去除误匹配，是一种很经典的处理方法。
Dijkstra算法
主要是使用C语言，利用Dijkstra算法实现计算出任意两点之间的最短路径
Delphi算法
这就是双线性内插值法。双线性内插值法计算量大，但缩放后图像质量高，不会出现像素值不连续的的情况。由于双线性插值具有低通滤波器的性质，使高频分量受损，所以可能会使图像轮廓在一定程度上变得模糊