梯度下降和EM算法，kmeans的em推導
I. 牛頓迭代法給定一個復雜的非線性函數f(x)，希望求它的最小值，我們一般可以這樣做，假定它足夠光滑，那么它的最小值也就是它的極小值點，滿足f′(x0)=0，然后可以轉化為求方程f′(x)=0的根了 ...
原文：EM算法-完整推導
前篇已經對EM過程,舉了扔硬幣和高斯分布等案例來直觀認識了, 目標是參數估計, 分為 E step 和 M step, 不斷循環, 直到收斂則求出了近似的估計參數, 不多說了, 本篇不說栗子, 直接來推導一波. Jensen 不等式 在滿足: 一個 concave 函數, 即 形狀為 bigcap 的函數 f x lambda j ge sum limits j lambda j 類似於隨機變量的 ...
2019-12-18 00:45 0 922 推薦指數：
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