高斯混合模型與EM算法
對於高斯混合模型是干什么的呢？它解決什么樣的問題呢？它常用在非監督學習中，意思就是我們的訓練樣本集合只有數據，沒有標簽。 它用來解決這樣的問題：我們有一堆的訓練樣本，這些樣本可以一共分為K類，用z(i)表示。，但是具體樣本屬於哪類我們並不知道，現在我們需要建立一個模型來描述這個訓練樣本的分布 ...
原文：EM算法--應用到三個模型： 高斯混合模型 ，混合朴素貝葉斯模型，因子分析模型
主要是對Ng教授的machinelearning視頻學習和參考jerryLead講義整理 特別鳴謝 ： 由 判別模型 生成模型與朴素貝葉斯方法 一節得知： 判別模型求的是條件概率p y x ， 生成模型求的是聯合概率p x,y .即 p x y p y 常見的判別模型有線性回歸 對數回歸 線性判別分析 支持向量機 boosting 條件 隨機場 神經網絡等。常見的生產模型有隱馬爾科夫模型 朴素貝葉 ...
2013-05-19 18:13 1 5569 推薦指數：
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