高斯混合模型GMM与EM算法的Python实现
GMM与EM算法的Python实现 高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型，通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计。 1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture models, GMM) 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model ...
原文：EM 算法求解高斯混合模型python实现
注：本文是对 统计学习方法 EM算法的一个简单总结。 . 什么是EM算法 引用书上的话： 概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量或者潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量，可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数，但是当模型含有隐藏变量时，就不能简单使用这些方法了。EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法，或者极大似然后验概率估计法。 . EM 算法的一个小例子: ...
2017-11-13 10:52 4 7557 推荐指数：
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