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：聚类之高斯混合模型与EM算法
一 高斯混合模型概述 公式 高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型： 其中， k ，且 k ，是每一个高斯分布的权重。 y k 是第k个高斯分布的概率密度，被称为第k个分模型，参数为 k k, k ，概率密度的表达式为： 高斯混合模型就是K个高斯分布的线性组合，它假设所有的样本可以分为K类，每一类的样本服从一个高斯分布，那么高斯混合模型的学习过程就是去估计K个高斯分布的概率密度 y k ，以及 ...
2019-05-12 14:16 0 3359 推荐指数：
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