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$\arg \max _{\theta_{1}} \sum_{i=1}^{n} \ln p\left(x_{i} | \theta_{1}\right)$转换为更加易于计算的$\sum_{i=1}^{n} \ln p\left ...
原文：算法模型定义介绍
.马尔科夫模型 . 马尔科夫过程 马尔可夫过程 Markov process 是一类随机过程。它的原始模型马尔可夫链。已知目前状态 现在 的条件下，它未来的演变 将来 不依赖于它以往的演变 过去 。 一个马尔科夫过程就是指过程中的每个状态的转移只依赖于之前的n个状态，这个过程被称为 个n阶的模型，其中n是影响转移状态的数目。最简单的马尔科夫过程就是一阶过程，每一个状态的转移只依赖于其之前的那一个 ...
2019-09-12 14:51 0 336 推荐指数：
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