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 ...
.設置一個具有優先級的隊列去存儲所有擴展過的節點 .設置啟發式函數 .設置起始點的狀態state xs .設置起始點的G值為 ,其他節點為無窮大。 循環: 從隊列中取出f g h 的最小值 標記這個節點 如果是目標節點,則返回 對於這個節點所有未擴展過的鄰居 if g m infinite g m g n Cnm Push node m into the queue. 記錄的是節點的狀態 if ...
2021-12-24 09:42 0 898 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 ...
)+shuffling 一、前言 1.1 SCE(混合復雜進化方法)的一些重要特征 SCE算法背后的理念 ...
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 ...
: 1.到底什么是高斯混合模型?最好能一句話或者簡單的話說明白,至少讓我一輩子也忘不掉這個該死的算法。。。 ...
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 ...
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 \(f^{\prime \prime}(x) \geq 0\) 也就是對於凸函數而言,這個可以用中值定理來證明 ...
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 ...