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：記錄：EM 算法估計混合高斯模型參數
當概率模型依賴於無法觀測的隱性變量時，使用普通的極大似然估計法無法估計出概率模型中參數。此時需要利用優化的極大似然估計：EM算法。 在這里我只是想要使用這個EM算法估計混合高斯模型中的參數。由於直觀原因，采用一維高斯分布。 一維高斯分布的概率密度函數表示為： 多個高斯分布疊加在一起形成混合高斯分布： 其中：k表示一共有k個子分布，。為什么累加之和為 因為哪怕是混合模型也表示一個概率密度，從負無窮到 ...
2019-01-01 15:35 5 436 推薦指數：
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