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：機器學習基礎知識筆記（一）-- 極大似然估計、高斯混合模型與EM算法
似然函數 常說的概率是指給定參數后，預測即將發生的事件的可能性。拿硬幣這個例子來說，我們已知一枚均勻硬幣的正反面概率分別是 . ，要預測拋兩次硬幣，硬幣都朝上的概率： H代表Head，表示頭朝上 p HH pH . . . . . 這種寫法其實有點誤導，后面的這個p其實是作為參數存在的，而不是一個隨機變量，因此不能算作是條件概率，更靠譜的寫法應該是 p HH p . 。 而似然概率正好與這個過程相 ...
2018-10-22 14:32 0 962 推薦指數：
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