EM算法和高斯混合模型GMM介绍
EM算法 EM算法主要用于求概率密度函数参数的最大似然估计，将问题$\arg \max _{\theta_{1}} \sum_{i=1}^{n} \ln p\left(x_{i} | \theta_ ...
原文：sklearn GMM模型介绍
参考 SKlearn 库 EM 算法混合高斯模型参数说明及代码实现 和 sklearn.mixture.GaussianMixture 以前的推导内容： GMM 与 EM 算法 记录下常用的参数，以及函数。 参数说明 . n components: 混合高斯模型个数，默认为 . covariance type: 协方差类型，包括 full , tied , diag , spherical 四种， ...
2018-08-10 16:55 0 8215 推荐指数：
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