GMM及EM算法
GMM及EM算法 標簽（空格分隔）： 機器學習 前言： EM(Exception Maximizition) -- 期望最大化算法，用於含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計； GMM(Gaussian Mixture Model) -- 高斯混合模型，是一種多個 ...
原文：GMM的EM算法實現
在 聚類算法K Means, K Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我們給出了GMM算法的基本模型與似然函數，在EM算法原理中對EM算法的實現與收斂性證明進行了具體說明。本文主要針對怎樣用EM算法在混合高斯模型下進行聚類進行代碼上的分析說明。 . GMM模型： 每一個 GMM 由 K個 Gaussian 分布組成，每一個 Gaussian 稱為一個 ...
2014-07-13 19:48 0 3062 推薦指數：
相關推薦
EM算法之GMM聚類
以下為GMM聚類程序 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data=pd.read_csv('Fremont.csv',index_col='Date ...
EM算法與GMM
EM算法與GMM Hongliang He 2014年4月 hehongliang168168@126.com 注：本文主要參考Andrew Ng的Lecture notes 8，並結合自己的理解和擴展完成。 GMM簡介 GMM(Gaussian mixture model) 混合高斯模型 ...
高斯混合模型GMM與EM算法的Python實現
GMM與EM算法的Python實現 高斯混合模型(GMM)是一種常用的聚類模型，通常我們利用最大期望算法(EM)對高斯混合模型中的參數進行估計。 1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture models, GMM) 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model ...
EM（最大期望）算法推導、GMM的應用與代碼實現
EM算法是一種迭代算法，用於含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計。 使用EM算法的原因 首先舉李航老師《統計學習方法》中的例子來說明為什么要用EM算法估計含有隱變量的概率模型參數。 假設有三枚硬幣，分別記作A， B， C。這些硬幣正面出現的概率分別是$\pi,p,q$。進行 ...
4. EM算法-高斯混合模型GMM詳細代碼實現
1. EM算法-數學基礎 2. EM算法-原理詳解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM詳細代碼實現 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 EM的前3篇博文分別從數學基礎、EM通用算法原理、EM的高斯混合模型的角度介紹了EM算法 ...
3. EM算法-高斯混合模型GMM
1. EM算法-數學基礎 2. EM算法-原理詳解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM詳細代碼實現 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 GMM(Gaussian mixture model) 混合高斯模型在機器學習、計算機視覺 ...
EM算法和高斯混合模型GMM介紹
EM算法 EM算法主要用於求概率密度函數參數的最大似然估計，將問題$\arg \max _{\theta_{1}} \sum_{i=1}^{n} \ln p\left(x_{i} | \theta_{1}\right)$轉換為更加易於計算的$\sum_{i=1}^{n} \ln p\left ...