EM算法-完整推導
前篇已經對EM過程,舉了扔硬幣和高斯分布等案例來直觀認識了, 目標是參數估計, 分為 E-step 和 M-step, 不斷循環, 直到收斂則求出了近似的估計參數, 不多說了, 本篇不說栗子, 直接來推導一波. Jensen 不等式 在滿足: 一個 concave 函數, 即 形狀 ...
原文：梯度下降和EM算法，kmeans的em推導
I. 牛頓迭代法給定一個復雜的非線性函數f x ，希望求它的最小值，我們一般可以這樣做，假定它足夠光滑，那么它的最小值也就是它的極小值點，滿足f x ，然后可以轉化為求方程f x 的根了。非線性方程的根我們有個牛頓法，所以 然而，這種做法脫離了幾何意義，不能讓我們窺探到更多的秘密。我們寧可使用如下的思路：在y f x 的x xn這一點處，我們可以用一條近似的曲線來逼近原函數，如果近似的曲線容易求最 ...
2017-08-02 17:08 1 2064 推薦指數：
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