高斯混合模型与EM算法
对于高斯混合模型是干什么的呢？它解决什么样的问题呢？它常用在非监督学习中，意思就是我们的训练样本集合只有数据，没有标签。 它用来解决这样的问题：我们有一堆的训练样本，这些样本可以一共分为K类，用z(i)表示。，但是具体样本属于哪类我们并不知道，现在我们需要建立一个模型来描述这个训练样本的分布 ...
原文：EM算法--应用到三个模型： 高斯混合模型 ，混合朴素贝叶斯模型，因子分析模型
主要是对Ng教授的machinelearning视频学习和参考jerryLead讲义整理 特别鸣谢 ： 由 判别模型 生成模型与朴素贝叶斯方法 一节得知： 判别模型求的是条件概率p y x ， 生成模型求的是联合概率p x,y .即 p x y p y 常见的判别模型有线性回归 对数回归 线性判别分析 支持向量机 boosting 条件 随机场 神经网络等。常见的生产模型有隐马尔科夫模型 朴素贝叶 ...
2013-05-19 18:13 1 5569 推荐指数：
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