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，1977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 ...
原文：估計高斯混合模型參數的三種方式
本文永久鏈接 https: esl.hohoweiya.xyz notes Mixture Gaussian index.html 對於如下的兩類別的高斯混合模型 pi cdot N mu , sigma pi cdot N mu , sigma 參數為 theta pi, mu , mu , sigma , sigma 。至今，我了解到有三種方式來估計這五個參數。這三種方式分別為梯度下降法 EM ...
2017-12-27 19:48 0 2177 推薦指數：
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記錄：EM 算法估計混合高斯模型參數
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采用EM算法對高斯混合模型（GMM）進行參數估計
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