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 ...
原文：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的极大似然估计，或者说是极大后验概率估计。 经典的三硬币模型 引入一个例子来说明隐变量存在的问题。假设有 ...
2018-07-07 22:03 3 15590 推荐指数：
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