首先介紹高斯混合模型: 高斯混合模型是指具有以下形式的概率分布模型: 一般其他分布的混合模型用相應的概率密度代替(1)式中的高斯分布密度即可。 給定訓練集,我們希望構建該數據聯合分布 這里,其中是概率 ...
概率論中的 Jensen 不等式 對於 Jensen 不等式,通常情況下是這樣的:對於 f prime prime x geq 也就是對於凸函數而言,這個可以用中值定理來證明,同時這個公式還可以用於證明多項式的均值不等式與調和不等式,這里就不給出證明了,在概率的條件下就是:實際上,這就是均值不等式來的啊, E 表示數學期望 mathrm E f X geq f mathrm E X EM 算法講了 ...
2019-06-17 21:06 0 535 推薦指數:
首先介紹高斯混合模型: 高斯混合模型是指具有以下形式的概率分布模型: 一般其他分布的混合模型用相應的概率密度代替(1)式中的高斯分布密度即可。 給定訓練集,我們希望構建該數據聯合分布 這里,其中是概率 ...
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 ...
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 ...
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算法有很多的應用: 最廣泛的就是GMM混合高斯模型、聚類、HMM等等. The EM Algorithm 高斯混合模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法 EM算法 求最大似然函數估計值的一般步驟: (1)寫出似然函數; (2)對似然函數取對數,並整理 ...
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 ...
離散高斯分布 離散高斯分布是基於格的密碼方案常用的一種概率分布。 高斯函數 離散高斯分布 亞高斯隨機變量 ...