高斯混合模型GMM與EM算法的Python實現
GMM與EM算法的Python實現 高斯混合模型(GMM)是一種常用的聚類模型，通常我們利用最大期望算法(EM)對高斯混合模型中的參數進行估計。 1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture models, GMM) 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model ...
原文：EM 算法求解高斯混合模型python實現
注：本文是對 統計學習方法 EM算法的一個簡單總結。 . 什么是EM算法 引用書上的話： 概率模型有時既含有觀測變量，又含有隱變量或者潛在變量。如果概率模型的變量都是觀測變量，可以直接使用極大似然估計法或者貝葉斯的方法進行估計模型參數，但是當模型含有隱藏變量時，就不能簡單使用這些方法了。EM算法就是含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計法，或者極大似然后驗概率估計法。 . EM 算法的一個小例子: ...
2017-11-13 10:52 4 7557 推薦指數：
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