EM算法和高斯混合模型GMM介紹
EM算法 EM算法主要用於求概率密度函數參數的最大似然估計，將問題$\arg \max _{\theta_{1}} \sum_{i=1}^{n} \ln p\left(x_{i} | \theta_ ...
原文：sklearn GMM模型介紹
參考 SKlearn 庫 EM 算法混合高斯模型參數說明及代碼實現 和 sklearn.mixture.GaussianMixture 以前的推導內容： GMM 與 EM 算法 記錄下常用的參數，以及函數。 參數說明 . n components: 混合高斯模型個數，默認為 . covariance type: 協方差類型，包括 full , tied , diag , spherical 四種， ...
2018-08-10 16:55 0 8215 推薦指數：
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