機器學習基礎知識筆記（一）-- 極大似然估計、高斯混合模型與EM算法
似然函數 常說的概率是指給定參數后，預測即將發生的事件的可能性。拿硬幣這個例子來說，我們已知一枚均勻硬幣的正反面概率分別是0.5，要預測拋兩次硬幣，硬幣都朝上的概率： H代表Head，表示頭朝上 ...
原文：混合高斯模型——學習筆記
極大似然估計與EM算法： 詳解EM算法與混合高斯模型 Gaussian mixture model, GMM 林立民愛洗澡 CSDN博客 https: blog.csdn.net lin limin article details GMM 高斯混合模型 以及簡單實現 zjm 的專欄 CSDN博客 https: blog.csdn.net zjm article details 成分數的選擇 在一個 ...
2020-01-11 01:59 0 875 推薦指數：
相關推薦
高斯混合模型（GMM）
據上次博客已經2周多了，一直沒寫，慚愧。 一、高斯模型簡介 首先介紹一下單高斯模型(GSM)和高斯混合模型(GMM)的大概思想。 1.單高斯模型 如題，就是單個高斯分布模型or正態分布模型。想必大家都知道正態分布，這一分布反映了自然界普遍存在的有關變量 ...
EM及高斯混合模型
本文就高斯混合模型（GMM,Gaussian Mixture Model）參數如何確立這個問題，詳細講解期望最大化（EM,Expectation Maximization）算法的實施過程。 單高斯分布模型GSM 多維變量X服從高斯分布時，它的概率密度函數PDF為： x是維度為d的列向量 ...
高斯混合模型(GMM)
文章目錄 1. 1. 高斯模型簡介 1.1. 1.1. 單高斯模型 1.2. 1.2. 高斯混合模型 1.3. 1.3. 高斯混合模型與K-means異同 ...
高斯混合模型
高斯混合模型 高斯混合模型回顧 根據EM的定義，我們重新回顧一下高斯混合中的ϕ，µ和Σ參數擬合。為了簡單起見，這里我們在M-步中僅更新φ，µj，而把Σj的更新留給大家自己推導。 E-步是很容易的，根據上面的推導，我們計算： w(i)j = Qi(z(i)= j ) = P(z(i ...
混合高斯模型聚類
混合高斯模型簡介 混合高斯模型基於多變量正 態分布。 類gmdistribution通過使用EM算法來擬合數據，它基於各觀測量計算各成分密度的后驗概率。 高斯混合模型常用於聚類，通過選擇成分最大化后驗概率來完成聚類。 與k-means聚類相似，高斯 ...
高斯混合模型
使用單高斯模型來建模有一些限制，例如，它一定只有一個眾數，它一定對稱的。舉個例子，如果我們對下面的分布建立單高斯模型，會得到顯然相差很多的模型： 於是，我們引入混合高斯模型（Gaussian Mixture Model，GMM）。高斯混合模型就是多個單高斯模型的和。它的表達能力十分強 ...
高斯混合模型
一、什么是高斯混合模型（GMM） 高斯混合模型（Gaussian Mixed Model）指的是多個高斯分布函數的線性組合，通常用於解決同一集合下的數據包含多個不同的分布的情況，如解決分類情況 如下圖，明顯分成兩個聚類。這兩個聚類中的點分別通過兩個不同的正態分布隨機生成而來。如果只用一個 ...