采用EM算法对高斯混合模型（GMM）进行参数估计
介绍一个EM算法的应用例子：高斯混合模型参数估计。 高斯混合模型 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model， GMM）是由多个高斯分布组成的模型，其密度函数为多个高斯密度函数的加权组合。 这里考虑一维的情况。假设样本 x是从 K 个高斯分布中生成的。每个高斯 ...
原文：高斯混合模型参数估计的EM算法
介绍摘自李航 统计学习方法 EM算法 EM算法是一种迭代算法， 年由Dempster等人总结提出，用于含有隐变量 hidden variable 的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望 expectation M步，求极大 maximization 。所以这一算法称为期望极大算法 expectation maximization algori ...
2016-07-22 21:37 0 2384 推荐指数：
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