高斯混合模型参数估计的EM算法
介绍摘自李航《统计学习方法》 EM算法 EM算法是一种迭代算法，1977年由Dempster等人总结提出，用于含有隐变量（hidden variable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望（expectation）；M步，求 ...
原文：估计高斯混合模型参数的三种方式
本文永久链接 https: esl.hohoweiya.xyz notes Mixture Gaussian index.html 对于如下的两类别的高斯混合模型 pi cdot N mu , sigma pi cdot N mu , sigma 参数为 theta pi, mu , mu , sigma , sigma 。至今，我了解到有三种方式来估计这五个参数。这三种方式分别为梯度下降法 EM ...
2017-12-27 19:48 0 2177 推荐指数：
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