采用EM算法對高斯混合模型（GMM）進行參數估計
介紹一個EM算法的應用例子：高斯混合模型參數估計。 高斯混合模型 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model， GMM）是由多個高斯分布組成的模型，其密度函數為多個高斯密度函數的加權組合。 這里考慮一維的情況。假設樣本 x是從 K 個高斯分布中生成的。每個高斯 ...
原文：高斯混合模型參數估計的EM算法
介紹摘自李航 統計學習方法 EM算法 EM算法是一種迭代算法， 年由Dempster等人總結提出，用於含有隱變量 hidden variable 的概率模型參數的極大似然估計，或極大后驗概率估計。EM算法的每次迭代由兩步組成：E步，求期望 expectation M步，求極大 maximization 。所以這一算法稱為期望極大算法 expectation maximization algori ...
2016-07-22 21:37 0 2384 推薦指數：
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