注：本文是對《統計學習方法》EM算法的一個簡單總結。 1. 什么是EM算法？ 引用書上的話： 概率模型有時既含有觀測變量，又含有隱變量或者潛在變量。如果概率模型的變量都是觀測變量，可以 ...

單高斯分布模型SGM 高斯密度函數估計是一種參數化模型。有單高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）兩類 ...

一、高斯混合模型概述 1、公式 高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型： 其中，αk≥0，且∑αk=1，是每一個高斯分布的權重。Ø(y|θk)是第k個高斯分布的概率密度，被稱為第k個分模 ...

斯坦福大學機器學習，EM算法求解高斯混合模型。一種高斯混合模型算法的改進方法---將聚類算法與傳統高斯混合模型結合起來的建模方法, 並同時提出的運用距離加權的矢量量化方法獲取初始值，並采用衡量相似度的 ...

1 極大似然估計 假設有如圖1的X所示的抽取的n個學生某門課程的成績，又知學生的成績符合高斯分布f(x|μ,σ2)，求學生的成績最符合哪種高斯分布，即μ和σ2最優值是什么？ 圖1 學生成 ...

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 ...