机器学习(十)高斯混合模型与EM算法
EM(Expectation-Maximization)算法-问题引入如何感性地理解EM算法?EM算法实例及python实现高斯混合模型的终极理解
GMM高斯混合模型学习笔记(EM算法求解)
提出混合模型主要是为了能更好地近似一些较复杂的样本分布,通过不断添加component个数,能够随意地逼近不论什么连续的概率分布。所以我们觉得不论什么样本分布都能够用混合模型来建模。由于高斯函数具有一些非常有用的性质。所以高斯混合模型被广泛地使用。 ...
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