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：采用EM算法对高斯混合模型（GMM）进行参数估计
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。每个高斯分布为 其中 k 和 k 分别为第 k 个高斯分布的均值和方差。 高斯混合模型 的图表示 高斯混合模型的概率密度函数为 高斯 ...
2019-04-18 22:56 0 854 推荐指数：
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记录：EM 算法估计混合高斯模型参数
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