問題原型 假設有三枚硬幣，記為A，B，C，這三枚硬幣出現正面的概率分別是\(\pi\)，\(p\)和\(q\)。在擲硬幣實驗過程中，先擲硬幣A，如果其結果為正面，則選擇硬幣B，反面則選擇C；然后擲選中的硬幣，記錄其出現的結果。獨立地重復\(n\)次實驗，我們得到一個觀測結果，比如說 ...

三硬幣模型 為什么需要EM算法 數理統計的基本問題就是根據樣本所提供的信息，對總體的分布 ...

對於高斯混合模型是干什么的呢？它解決什么樣的問題呢？它常用在非監督學習中，意思就是我們的訓練樣本集合只有數據，沒有標簽。 它用來解決這樣的問題：我們有一堆的訓練樣本，這些樣本可以一共分為K類，用z(i)表示。，但是具體樣本屬於哪類我們並不知道，現在我們需要建立一個模型來描述這個訓練樣本的分布 ...

一、EM算法概述 EM算法（Expectation Maximization Algorithm，期望極大算法）是一種迭代算法，用於求解含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計（MLE）或極大后驗概率估計（MAP）。EM算法是一種比較通用的參數估計算法，被廣泛用於朴素貝葉斯、GMM（高斯混合模型 ...

一、高斯混合模型概述 1、公式 高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型： 其中，αk≥0，且∑αk=1，是每一個高斯分布的權重。Ø(y|θk)是第k個高斯分布的概率密度，被稱為第k個分模型，參數為θk=(μk, αk2)，概率密度的表達式為： 高斯混合模型就是K個高斯分布 ...

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 ...

1 EM算法的引入 1.1 EM算法 1.2 EM算法的導出 2 EM算法的收斂性 3EM算法在高斯混合模型的應用 3.1 高斯混合模型Gaussian misture model 3.2 GMM中參數估計的EM算法 4 EM推廣 4.1 F函數 ...

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法 主要內容： 1、 概率論預備知識 2、 單高斯模型 3、 混合高斯模型 4、 EM算法 5、 K-means聚類算法 一、概率論預備知識 1、 數學期望/均值、方差/標准差 設離散型隨機變量X ...