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算法原理以及高斯混合模型实践
EM算法有很多的应用: 最广泛的就是GMM混合高斯模型 聚类 HMM等等. The EM Algorithm 高斯混合模型 Mixtures of Gaussians 和EM算法 EM算法 求最大似然函数估计值的一般步骤： 写出似然函数 对似然函数取对数，并整理 求导数，令导数为 ，得到似然方程 解似然方程，得到的参数即为所求. 期望最大化算法 EM算法 : 优点： 简单稳定 通过E步骤和M步骤使 ...
2017-01-08 11:00 0 3777 推荐指数：
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