GMM的EM算法實現
在 聚類算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我們給出了GMM算法的基本模型與似然函數，在EM算法原理中對EM算法的實現與收斂性證明進行了具體說明。本文主要針對怎樣用EM算法在混合高斯模型下進行聚類進行代碼上的分析說明 ...
原文：EM算法之GMM聚類
以下為GMM聚類程序 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data pd.read csv Fremont.csv ,index col Date ,parse dates True print data.head data.plot plt.show data.resample w .su ...
2019-01-09 11:37 0 599 推薦指數：
相關推薦
GMM及EM算法
GMM及EM算法 標簽（空格分隔）： 機器學習 前言： EM(Exception Maximizition) -- 期望最大化算法，用於含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計； GMM(Gaussian Mixture Model) -- 高斯混合模型，是一種多個 ...
EM算法與GMM
EM算法與GMM Hongliang He 2014年4月 hehongliang168168@126.com 注：本文主要參考Andrew Ng的Lecture notes 8，並結合自己的理解和擴展完成。 GMM簡介 GMM(Gaussian mixture model) 混合高斯模型 ...
EM聚類算法簡介
大部分內容援引自別處 有少許修改 EM聚類算法一般多用於為了對數據進行訓練而確定相關公式中的參數 1.一般概念介紹 最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又譯期望最大化算法）在統計中被用於尋找，依賴於不可觀察的隱性變量的概率模型中，參數 ...
3. EM算法-高斯混合模型GMM
1. EM算法-數學基礎 2. EM算法-原理詳解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM詳細代碼實現 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 GMM(Gaussian mixture model) 混合高斯模型在機器學習、計算機視覺 ...
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$\arg \max _{\theta_{1}} \sum_{i=1}^{n} \ln p\left(x_{i} | \theta_{1}\right)$轉換為更加易於計算的$\sum_{i=1}^{n} \ln p\left ...
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 ...
聚類之K均值聚類和EM算法
這篇博客整理K均值聚類的內容，包括： 1、K均值聚類的原理； 2、初始類中心的選擇和類別數K的確定； 3、K均值聚類和EM算法、高斯混合模型的關系。 一、K均值聚類的原理 K均值聚類（K-means）是一種基於中心的聚類算法，通過迭代，將樣本分到K個類中，使得每個樣本與其所屬類 ...