文章目录 1. 1. 高斯模型简介 1.1. 1.1. 单高斯模型 1.2. 1.2. 高斯混合模型 1.3. 1.3. 高斯混合模型与K-means异同 ...
最近学习基础算法 统计学习方法 ,看到利用EM算法估计高斯混合模型 GMM 的时候,发现利用贝叶斯的来理解高斯混合模型的应用其实非常合适。 首先,假设对于贝叶斯比较熟悉,对高斯分布也熟悉。本文将GMM用于聚类来举例。 除了简单的高斯分布,理论上通过组合多个不同的高斯分布可以构成任意复杂的分布函数。如下图所示: 在最大似然,贝叶斯方法与朴素贝叶斯分类中, . 中提到高斯概率密度用来计算连续变量情况下 ...
2017-08-09 16:13 0 1952 推荐指数:
文章目录 1. 1. 高斯模型简介 1.1. 1.1. 单高斯模型 1.2. 1.2. 高斯混合模型 1.3. 1.3. 高斯混合模型与K-means异同 ...
据上次博客已经2周多了,一直没写,惭愧。 一、高斯模型简介 首先介绍一下单高斯模型(GSM)和高斯混合模型(GMM)的大概思想。 1.单高斯模型 如题,就是单个高斯分布模型or正态分布模型。想必大家都知道正态分布,这一分布反映了自然界普遍存在的有关变量 ...
高斯贝叶斯用来处理连续数据,假设数据里每个特征项相关联的数据是连续值并且服从高斯分布,参考这里。 概率公式:在《白话大数据与机器学习》里使用了sklearn里的GaussionNB来处理连续数据:训练模型 clf = GaussianNB().fit(x, y)预测数据 ...
我理解的朴素贝叶斯模型 我想说:“任何事件都是条件概率。”为什么呢?因为我认为,任何事件的发生都不是完全偶然的,它都会以其他事件的发生为基础。换句话说,条件概率就是在其他事件发生的基础上,某事件发生的概率。 条件概率是朴素贝叶斯模型的基础。 假设,你的xx公司正在面临着用户流失的压力 ...
漫谈 Clustering (3): Gaussian Mixture Model ...
主要是对Ng教授的machinelearning视频学习和参考jerryLead讲义整理(特别鸣谢~): 由“判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法 ”一节得知: 判别模型求的是条件概率p(y|x), 生成模型求的是联合概率p(x,y) .即 = p(x|y) ∗ p(y) 常见的判别模型 ...
高斯混合模型(Gaussian Mixture model) 来源:B站up主:shuhuai008,板书 问题:“高斯”?,“混合”? 可从两个角度理解 ...
点击上方“AI大道理”,选择“置顶”公众号 重磅干货,细致入微AI大道理 —————— 1 GMM基础 高斯混合模型(GMM)指的是多个高斯分布函数的线性组合,理论上GMM可以拟合出任意类型的分布,通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况。 灵魂的拷问:为什么GMM可以拟合 ...