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：高斯混合和EM算法
首先介紹高斯混合模型： 高斯混合模型是指具有以下形式的概率分布模型： 一般其他分布的混合模型用相應的概率密度代替 式中的高斯分布密度即可。 給定訓練集，我們希望構建該數據聯合分布 這里，其中是概率，並且，用表示可能的取值。 因此，我們構建的模型就是假設是由生成，而是從中隨機選擇出來的，那么就服從個依賴於的高斯分布中的一個。這就是一個高斯混合模型 是潛在隨機變量，即它是隱藏的或者觀察不到的，這將使得 ...
2014-10-30 20:17 3 2795 推薦指數：
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