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 ...

　　今天不太想學習，炒個冷飯，講講機器學習十大算法里有名的EM算法，文章里面有些個人理解，如有錯漏，還請讀者不吝賜教。 　　眾所周知，極大似然估計是一種應用很廣泛的參數估計方法。例如我手頭有一些東北 ...

一. LSA 1. LSA原理 LSA(latent semantic analysis)潛在語義分析，也被稱為 LSI(latent semantic index)，是 Scott ...

1. 背景介紹 廣告形式： 互聯網廣告可以分為以下三種： 1）展示廣告（display ad） 2）搜索廣告（sponsored search ad） 3）上下文 ...

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 ...

作者：桂。 時間：2017-03-20 06:20:54 鏈接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6584555.html 前言 本文是 ...

Baum-Welch算法就是EM算法，所以首先給出EM算法的Q函數 \[\sum_zP(Z|Y,\theta')\log P(Y,Z|\theta) \] 換成HMM里面的記號便於理解 ...

一、前言 這是本人寫的第一篇博客，是學習李航老師的《統計學習方法》書以及斯坦福機器學習課Andrew Ng的EM算法課后，對EM算法學習的介紹性筆記，如有寫得不恰當或錯誤的地方，請指出， ...

1. 前言 前面博客介紹了CTR預估中的貝葉斯平滑方法的原理http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6389222.html。 這篇博客主要是介紹如何對貝葉斯平滑 ...

PLSA模型 PLSA和LDA很像，都屬於主題模型，即它們都認為上帝在寫文章時先以一定概率選擇了一個主題，然后在這主題下以一定概率選擇了一個詞，重復這個過程就完成了一篇文章，即$p(d_i,w_j) ...