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 ...

单高斯分布模型SGM 高斯密度函数估计是一种参数化模型。有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）两类 ...

一、高斯混合模型概述 1、公式 高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型： 其中，αk≥0，且∑αk=1，是每一个高斯分布的权重。Ø(y|θk)是第k个高斯分布的概率密度，被称为第k个分模 ...

斯坦福大学机器学习，EM算法求解高斯混合模型。一种高斯混合模型算法的改进方法---将聚类算法与传统高斯混合模型结合起来的建模方法, 并同时提出的运用距离加权的矢量量化方法获取初始值，并采用衡量相似度的 ...

1 极大似然估计 假设有如图1的X所示的抽取的n个学生某门课程的成绩，又知学生的成绩符合高斯分布f(x|μ,σ2)，求学生的成绩最符合哪种高斯分布，即μ和σ2最优值是什么？ 图1 学生成 ...

EM算法有很多的应用: 最广泛的就是GMM混合高斯模型、聚类、HMM等等. The EM Algorithm 高斯混合模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法 EM算法 ...