机器学习算法总结(六)——EM算法与高斯混合模型
极大似然估计是利用已知的样本结果，去反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值，也就是在给定的观测变量下去估计参数值。然而现实中可能存在这样的问题，除了观测变量之外，还存在着未知的隐变量，因为变量未知，因此无法直接通过最大似然估计直接求参数值。EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型 ...
原文：机器学习第三课（EM算法和高斯混合模型）
极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。最大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。 我们先来假设这样一个问题：要求解人群 人 中男女 ...
2014-11-14 16:06 1 16581 推荐指数：
相关推荐
机器学习之高斯混合模型及EM算法
第一部分： 这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（density estimation）。 与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同，我们首先认为是满足一定的概率分布 ...
机器学习基础知识笔记（一）-- 极大似然估计、高斯混合模型与EM算法
似然函数 常说的概率是指给定参数后，预测即将发生的事件的可能性。拿硬币这个例子来说，我们已知一枚均匀硬币的正反面概率分别是0.5，要预测抛两次硬币，硬币都朝上的概率： H代表Head，表示头朝上 ...
斯坦福大学机器学习，EM算法求解高斯混合模型
斯坦福大学机器学习，EM算法求解高斯混合模型。一种高斯混合模型算法的改进方法---将聚类算法与传统高斯混合模型结合起来的建模方法, 并同时提出的运用距离加权的矢量量化方法获取初始值，并采用衡量相似度的方法来融合高斯分量。从对比结果可以看出，基于聚类的高斯混合模型的说话人识别相对于传统的高斯混合模型 ...
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 ...
OpenGL学习进程（5）第三课：视口与裁剪区域
本节是OpenGL学习的第三个课时，下面介绍如何运用显示窗体的视口和裁剪区域: (1)知识点引入: 1)问题现象： 当在窗体中绘制图形后，拉伸窗体图形形状会发生变化: 2)问题产生的原因: 没有正确设置投影矩阵 ...
Es学习第三课， ElasticSearch基本的增删改查
前面两课我们了解了ES的基本概念并且学会了安装ES，这节课我们就来讲讲ES基本的增删改查；ES主要对外界提供的是REST风格的API，我们通过客户端操作ES本质上就是API的调用。在第一课我们就讲了索引、类型和文档的含义，它们分别对应MYSQL的数据库、表和一行数据。所以，我们在讲ES ...
Redis学习第三课：Redis Hash类型及操作
Redis hash是一个string类型的field和value的映射表。它的添加、删除操作都是O(1)(平均）。hash特别适用于存储对象。相较于对象的每个字段存在单个string类型。将一个对象 ...