EM算法-完整推导
前篇已经对EM过程,举了扔硬币和高斯分布等案例来直观认识了, 目标是参数估计, 分为 E-step 和 M-step, 不断循环, 直到收敛则求出了近似的估计参数, 不多说了, 本篇不说栗子, 直接来推导一波. Jensen 不等式 在满足: 一个 concave 函数, 即 形状 ...
原文：梯度下降和EM算法，kmeans的em推导
I. 牛顿迭代法给定一个复杂的非线性函数f x ，希望求它的最小值，我们一般可以这样做，假定它足够光滑，那么它的最小值也就是它的极小值点，满足f x ，然后可以转化为求方程f x 的根了。非线性方程的根我们有个牛顿法，所以 然而，这种做法脱离了几何意义，不能让我们窥探到更多的秘密。我们宁可使用如下的思路：在y f x 的x xn这一点处，我们可以用一条近似的曲线来逼近原函数，如果近似的曲线容易求最 ...
2017-08-02 17:08 1 2064 推荐指数：
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