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：高斯混合和EM算法
首先介绍高斯混合模型： 高斯混合模型是指具有以下形式的概率分布模型： 一般其他分布的混合模型用相应的概率密度代替 式中的高斯分布密度即可。 给定训练集，我们希望构建该数据联合分布 这里，其中是概率，并且，用表示可能的取值。 因此，我们构建的模型就是假设是由生成，而是从中随机选择出来的，那么就服从个依赖于的高斯分布中的一个。这就是一个高斯混合模型 是潜在随机变量，即它是隐藏的或者观察不到的，这将使得 ...
2014-10-30 20:17 3 2795 推荐指数：
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