EM算法解析以及EM應用於GMM
目錄 參考blog and 視頻 EM算法的定義 一、極大似然 1.1 似然函數 1.2 似然函數舉例：已知樣本X，求參數θ 1.3 極大似然即最大可能 二、EM算法的理解 ...
原文：EM算法及其應用（一）
EM算法及其應用 一 EM算法及其應用 二 ： K means 與 高斯混合模型 EM算法是期望最大化 Expectation Maximization 算法的簡稱，用於含有隱變量的情況下，概率模型參數的極大似然估計或極大后驗估計。EM算法是一種迭代算法，每次迭代由兩步組成：E步，求期望 expectation ，即利用當前估計的參數值來計算對數似然函數的期望值 M步，求極大 maximizati ...
2018-07-04 18:36 0 2706 推薦指數：
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