機器學習之高斯混合模型及EM算法
第一部分： 這篇討論使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）來進行密度估計（density estimation）。 與k-means一樣，給定的訓練樣本是，我們將隱含類別標簽用表示。與k-means的硬指定不同，我們首先認為是滿足一定的概率分布 ...
原文：聚類之高斯混合模型與EM算法
一 高斯混合模型概述 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， k ，且 k ，是每一個高斯分布的權重。 y k 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 k k, k ，概率密度的表達式為： 高斯混合模型就是K個高斯分布的線性組合，它假設所有的樣本可以分為K類，每一類的樣本服從一個高斯分布，那么高斯混合模型的學習過程就是去估計K個高斯分布的概率密度 y k ，以及 ...
2019-05-12 14:16 0 3359 推薦指數：
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