原文:EM算法的python实现

本文参考自:https: www.jianshu.com p ee b 和 李航博士的 统计学习方法 . . 创建观测结果数据 def createData m,n : y np.mat np.zeros m,n for i in range m : for j in range n : 通过产生随机数,每一行表示一次实验结果 y i,j random.randint , return y 输出一 ...

2019-11-04 10:39 0 380 推荐指数:

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GMM的EM算法实现

在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明 ...

Mon Jul 14 03:48:00 CST 2014 0 3062
高斯混合模型GMM与EM算法Python实现

GMM与EM算法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 ...

Sat Jun 08 01:09:00 CST 2019 0 664
EM 算法求解高斯混合模型python实现

注:本文是对《统计学习方法》EM算法的一个简单总结。 1. 什么是EM算法? 引用书上的话: 概率模型有时既含有观测变量,又含有隐变量或者潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量,可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数,但是当模型含有隐藏变量时,就不能简单使用 ...

Mon Nov 13 18:52:00 CST 2017 4 7557
python机器学习笔记:EM算法

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub   传送门:请点击我   如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote   EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM算法,它是一个基础算法 ...

Sat May 16 17:43:00 CST 2020 0 2320
EM算法求高斯混合模型參数预计——Python实现

EM算法一般表述: 当有部分数据缺失或者无法观察到时,EM算法提供了一个高效的迭代程序用来计算这些数据的最大似然预计。在每一步迭代分为两个步骤:期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization)步骤。因此称为EM算法 ...

Wed Apr 19 17:43:00 CST 2017 0 3255
EM算法求高斯混合模型參数预计——Python实现

EM算法一般表述: 当有部分数据缺失或者无法观察到时,EM算法提供了一个高效的迭代程序用来计算这些数据的最大似然预计。在每一步迭代分为两个步骤:期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization)步骤,因此称为EM算法 ...

Wed Apr 19 17:43:00 CST 2017 0 3714
EM算法

算法,在此梳理一下。全文主要包括:   1)EM算法背景介绍;   2)EM算法原理推导; ...

Fri Mar 17 21:13:00 CST 2017 4 2028
 
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