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：记录：EM 算法估计混合高斯模型参数
当概率模型依赖于无法观测的隐性变量时，使用普通的极大似然估计法无法估计出概率模型中参数。此时需要利用优化的极大似然估计：EM算法。 在这里我只是想要使用这个EM算法估计混合高斯模型中的参数。由于直观原因，采用一维高斯分布。 一维高斯分布的概率密度函数表示为： 多个高斯分布叠加在一起形成混合高斯分布： 其中：k表示一共有k个子分布，。为什么累加之和为 因为哪怕是混合模型也表示一个概率密度，从负无穷到 ...
2019-01-01 15:35 5 436 推荐指数：
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