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算法的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 ...

GMM及EM算法 标签（空格分隔）： 机器学习 前言： EM(Exception Maximizition) -- 期望最大化算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计； GMM(Gaussian Mixture Model) -- 高斯混合模型，是一种多个 ...

以下为GMM聚类程序 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data=pd.read_csv('Fremont.csv',index_col='Date ...

EM算法与GMM Hongliang He 2014年4月 hehongliang168168@126.com 注：本文主要参考Andrew Ng的Lecture notes 8，并结合自己的理解和扩展完成。 GMM简介 GMM(Gaussian mixture model) 混合高斯模型 ...

　　EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计。 使用EM算法的原因 　　首先举李航老师《统计学习方法》中的例子来说明为什么要用EM算法估计含有隐变量的概率模型参数。 　　假设有三枚硬币，分别记作A， B， C。这些硬币正面出现的概率分别是$\pi,p,q$。进行 ...

1.前言 　　对大量需要分类的文本数据进行标记是一项繁琐、耗时的任务，而真实世界中，如互联网上存在大量的未标注的数据，获取这些是容易和廉价的。在下面的内容中，我们介绍使用半监督学习和EM算法，充分结合大量未标记的样本，以期获得文本分类更高的准确率。本文使用的是多项式朴素贝叶斯作为分类器，通过EM ...

1. EM算法-数学基础 2. EM算法-原理详解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 GMM(Gaussian mixture model) 混合高斯模型在机器学习、计算机视觉 ...

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 ...