在 聚類算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我們給出了GMM算法的基本模型與似然函數，在EM算法原理中對EM算法的實現與收斂性證明進行了具體說明。本文主要針對怎樣用EM算法在混合高斯模型下進行聚類進行代碼上的分析說明 ...

GMM及EM算法 標簽（空格分隔）： 機器學習 前言： EM(Exception Maximizition) -- 期望最大化算法，用於含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計； GMM(Gaussian Mixture Model) -- 高斯混合模型，是一種多個 ...

以下為GMM聚類程序 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data=pd.read_csv('Fremont.csv',index_col='Date ...

EM算法與GMM Hongliang He 2014年4月 hehongliang168168@126.com 注：本文主要參考Andrew Ng的Lecture notes 8，並結合自己的理解和擴展完成。 GMM簡介 GMM(Gaussian mixture model) 混合高斯模型 ...

　　EM算法是一種迭代算法，用於含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計。 使用EM算法的原因 　　首先舉李航老師《統計學習方法》中的例子來說明為什么要用EM算法估計含有隱變量的概率模型參數。 　　假設有三枚硬幣，分別記作A， B， C。這些硬幣正面出現的概率分別是$\pi,p,q$。進行 ...

1.前言 　　對大量需要分類的文本數據進行標記是一項繁瑣、耗時的任務，而真實世界中，如互聯網上存在大量的未標注的數據，獲取這些是容易和廉價的。在下面的內容中，我們介紹使用半監督學習和EM算法，充分結合大量未標記的樣本，以期獲得文本分類更高的准確率。本文使用的是多項式朴素貝葉斯作為分類器，通過EM ...

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 ...

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 ...