高斯混合模型与EM算法图文详解
高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型
斯坦福大学机器学习，EM算法求解高斯混合模型
斯坦福大学机器学习，EM算法求解高斯混合模型。一种高斯混合模型算法的改进方法---将聚类算法与传统高斯混合模型结合起来的建模方法, 并同时提出的运用距离加权的矢量量化方法获取初始值，并采用衡量相似度的方法来融合高斯分量。从对比结果可以看出，基于聚类的高斯混合模型的说话人识别相对于传统的高斯混合模型在...
EM算法 大白话讲解
假设有一堆数据点,它是由两个线性模型产生的。公式如下：模型参数为a,b,n：a为线性权值或斜率，b为常数偏置量，n为误差或者噪声。一方面，假如我们被告知这两个模型的参数，则我们可以计算出损失。对于第i个数据点，第k个模型会预测它的结果则，与真实结果的差或者损失记为：目标是最小化这个误差。但是仍然不知...
关于机器学习－EM算法新解
我希望自己能通俗地把它理解或者说明白，但是，EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白，因为它很简单，又很复杂。简单在于它的思想，简单在于其仅包含了两个步骤就能完成强大的功能，复杂在于它的数学推理涉及到比较繁杂的概率公式等。如果只讲简单的，就丢失了EM算法的精髓，如果只讲数学推理，又过于枯燥和生...
【机器学习】--EM算法从初识到应用
一、前述Em算法是解决数学公式的一个算法，是一种无监督的学习。EM算法是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。EM算法是期望极大(Expectation Maximization)算法的简称，EM算法是一种迭代型的算法，在每一次的迭代过程中，主要分为两步：即求期望(Expectation)步骤和最...
读吴恩达算-EM算法笔记
最近感觉对EM算法有一点遗忘，在表述的时候，还是有一点说不清，于是重新去看了这篇<CS229Lecturenotes>笔记.于是有了这篇小札.关于Jensen'sinequality不等式:Corollary(推论)：如果函数f(x)为凸函数,那么在f(x)上任意两点X1,X2所作割线一...
Python实现EM算法实例代码
这篇文章主要给大家介绍了关于Python实现EM算法的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
python em算法的实现
这篇文章主要介绍了python em算法的实现，帮助大家更好的理解机器学习，感兴趣的朋友可以了解下
EM算法（2）：GMM训练算法
目录EM算法（1）：K-means算法EM算法（2）：GMM训练算法EM算法（3）：EM算法运用EM算法（4）：EM算法证明EM算法（2）：GMM训练算法1.简介GMM模型全称为GaussianMixtureModel，即高斯混合模型。其主要是针对普通的单个高斯模型提出来的。我们知道，普通高斯模型对...
数据挖掘十大经典算法(5) 最大期望(EM)算法
在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（LatentVariabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（DataClustering...
EM算法原理以及高斯混合模型实践
EM算法有很多的应用:最广泛的就是GMM混合高斯模型、聚类、HMM等等.TheEMAlgorithm高斯混合模型（MixturesofGaussians）和EM算法EM算法求最大似然函数估计值的一般步骤：（1）写出似然函数；（2）对似然函数取对数，并整理；（3）求导数，令导数为0，得到似然方程；（4...