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：機器學習之高斯混合模型及EM算法
第一部分： 這篇討論使用期望最大化算法 Expectation Maximization 來進行密度估計 density estimation 。 與k means一樣，給定的訓練樣本是，我們將隱含類別標簽用表示。與k means的硬指定不同，我們首先認為是滿足一定的概率分布的，這里我們認為滿足多項式分布，，其中，有k個值 , ,k 可以選取。而且我們認為在給定后，滿足多值高斯分布，即。由此可以得 ...
2017-03-02 10:22 0 4129 推薦指數：
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