機器學習算法總結(六)——EM算法與高斯混合模型
極大似然估計是利用已知的樣本結果，去反推最有可能（最大概率）導致這樣結果的參數值，也就是在給定的觀測變量下去估計參數值。然而現實中可能存在這樣的問題，除了觀測變量之外，還存在着未知的隱變量，因為變量未知，因此無法直接通過最大似然估計直接求參數值。EM算法是一種迭代算法，用於含有隱變量的概率模型 ...
原文：機器學習第三課（EM算法和高斯混合模型）
極大似然估計，只是一種概率論在統計學的應用，它是參數估計的方法之一。說的是已知某個隨機樣本滿足某種概率分布，但是其中具體的參數不清楚，參數估計就是通過若干次試驗，觀察其結果，利用結果推出參數的大概值。最大似然估計是建立在這樣的思想上：已知某個參數能使這個樣本出現的概率最大，我們當然不會再去選擇其他小概率的樣本，所以干脆就把這個參數作為估計的真實值。 我們先來假設這樣一個問題：要求解人群 人 中男女 ...
2014-11-14 16:06 1 16581 推薦指數：
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