梯度下降和EM算法，kmeans的em推导
I. 牛顿迭代法给定一个复杂的非线性函数f(x)，希望求它的最小值，我们一般可以这样做，假定它足够光滑，那么它的最小值也就是它的极小值点，满足f′(x0)=0，然后可以转化为求方程f′(x)=0的根了 ...
原文：EM算法-完整推导
前篇已经对EM过程,举了扔硬币和高斯分布等案例来直观认识了, 目标是参数估计, 分为 E step 和 M step, 不断循环, 直到收敛则求出了近似的估计参数, 不多说了, 本篇不说栗子, 直接来推导一波. Jensen 不等式 在满足: 一个 concave 函数, 即 形状为 bigcap 的函数 f x lambda j ge sum limits j lambda j 类似于随机变量的 ...
2019-12-18 00:45 0 922 推荐指数：
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