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的，这里我们认为满足多项式分布，，其中，有k个值 , ,k 可以选取。而且我们认为在给定后，满足多值高斯分布，即。由此可以得 ...
2017-03-02 10:22 0 4129 推荐指数：
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