1. 前言 我们之前有介绍过4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现，在那片博文里面把GMM说涉及到的过程，可能会遇到的问题，基本讲了。今天我们升级下，主要一起解析下EM算法中GMM（搞事混合模型）带惩罚项的详细代码实现。 2. 原理 由于我们的极大似然公式加上了惩罚项，所以整个推算 ...

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 ...

1. EM算法-数学基础 2. EM算法-原理详解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 GMM(Gaussian mixture model) 混合高斯模型在机器学习、计算机视觉 ...

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$\arg \max _{\theta_{1}} \sum_{i=1}^{n} \ln p\left(x_{i} | \theta_{1}\right)$转换为更加易于计算的$\sum_{i=1}^{n} \ln p\left ...

1. EM算法-数学基础 2. EM算法-原理详解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-GMM代码实现 5. EM算法-高斯混合模型+Lasso 1. 前言 前面几篇博文对EM算法和GMM模型进行了介绍，本文我们通过对GMM增加一个惩罚项。 2. 不带惩罚项的GMM ...

对于高斯混合模型是干什么的呢？它解决什么样的问题呢？它常用在非监督学习中，意思就是我们的训练样本集合只有数据，没有标签。 它用来解决这样的问题：我们有一堆的训练样本，这些样本可以一共分为K类，用z(i)表示。，但是具体样本属于哪类我们并不知道，现在我们需要建立一个模型来描述这个训练样本的分布 ...

1. EM算法的基本思想 我们在应用中所面对的数据有时是缺损的/观测不完全的[1][2]。我们将数据分为： 可观测数据，用\(Y\)表示； 缺失数据，用\(Z\)表示; 完全数据，用\(X=(Y, Z)\)表示。 我们尝试直接对可观测数据做极大似然估计： \[L ...

介绍一个EM算法的应用例子：高斯混合模型参数估计。 高斯混合模型 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model， GMM）是由多个高斯分布组成的模型，其密度函数为多个高斯密度函数的加权组合。 这里考虑一维的情况。假设样本 x是从 K 个高斯分布中生成的。每个高斯 ...