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。 ...
EM算法——有隐含变量时，极大似然用梯度法搞不定只好来猜隐含变量期望值求max值了
摘自：https://www.zhihu.com/question/27976634 简单说一下为什么要用EM算法 现在一个班里有50个男生，50个女生，且男生站左，女生站右。我们假定男生的身高服从正态分布 ，女生的身高则服从另一个正态分布： 。这时候我们可以用极大似...
EM（期望最大化）算法初步认识
机器学习十大算法之一：EM算法（即期望最大化算法）。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做很多人做不了的事。那么EM算法能解决什么问题呢？或者说E...
EM 算法求解高斯混合模型python实现
注：本文是对《统计学习方法》EM算法的一个简单总结。 1. 什么是EM算法？ 引用书上的话： 概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量或者潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量，可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数，但是当模型含有隐藏变量时，就不能简单...
EM算法之一 ———— EM算法描述与推论，应用
机器学习十大算法之一：EM算法。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做很多人做不了的事。那么EM算法能解决什么问题呢？或者说EM算法是因为什么而...
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