本文就高斯混合模型（GMM,Gaussian Mixture Model）参数如何确立这个问题，详细讲解期望最大化（EM,Expectation Maximization）算法的实施过程。 单高斯分 ...

　　今天不太想学习，炒个冷饭，讲讲机器学习十大算法里有名的EM算法，文章里面有些个人理解，如有错漏，还请读者不吝赐教。 　　众所周知，极大似然估计是一种应用很广泛的参数估计方法。例如我手头有一些东北 ...

一. LSA 1. LSA原理 LSA(latent semantic analysis)潜在语义分析，也被称为 LSI(latent semantic index)，是 Scott ...

1. 背景介绍 广告形式： 互联网广告可以分为以下三种： 1）展示广告（display ad） 2）搜索广告（sponsored search ad） 3）上下文 ...

据上次博客已经2周多了，一直没写，惭愧。 一、高斯模型简介 首先介绍一下单高斯模型(GSM)和高斯混合模型(GMM)的大概思想。 1.单高斯模型 如题，就 ...

作者：桂。 时间：2017-03-20 06:20:54 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6584555.html 前言 本文是 ...

Baum-Welch算法就是EM算法，所以首先给出EM算法的Q函数 \[\sum_zP(Z|Y,\theta')\log P(Y,Z|\theta) \] 换成HMM里面的记号便于理解 ...

一、前言 这是本人写的第一篇博客，是学习李航老师的《统计学习方法》书以及斯坦福机器学习课Andrew Ng的EM算法课后，对EM算法学习的介绍性笔记，如有写得不恰当或错误的地方，请指出， ...

1. 前言 前面博客介绍了CTR预估中的贝叶斯平滑方法的原理http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6389222.html。 这篇博客主要是介绍如何对贝叶斯平滑 ...

PLSA模型 PLSA和LDA很像，都属于主题模型，即它们都认为上帝在写文章时先以一定概率选择了一个主题，然后在这主题下以一定概率选择了一个词，重复这个过程就完成了一篇文章，即$p(d_i,w_j) ...