http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006924.html 这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（density estimation）。 与k-means一样，给定的训练样 ...
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2017-04-15 14:59:07
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EM算法简介，讲述了EM的算法原理及思想，用混合高斯模型（GMM）为例完成了一个完整的EM过程，还有GMM算法的Python实践。
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2017-03-24 16:03:29
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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. The EM Algorithm 高斯混合模型（Mixtures of Gaussians）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 ...
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2017-01-08 13:09:56
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混合高斯模型简介 混合高斯模型基于多变量正态分布。类gmdistribution通过使用EM算法来拟合数据，它基于各观测量计算各成分密度的后验概率。 高斯混合模型常用于聚类，通过选择成分最大化后验概率来完成聚类。与k-means聚类相似，高斯混合模型也使用迭代算法计算，最终收敛到局部最优。高斯混合模 ...
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2016-11-15 17:14:27
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非常早就想看看EM算法，这个算法在HMM（隐马尔科夫模型）得到非常好的应用。这个算法公式太多就手写了这部分主体部分。 好的參考博客：最大似然预计到EM，讲了详细样例通熟易懂。 JerryLead博客非常不错 混合高斯模型算法 非常早就想看看EM算法，这个算法在HMM（隐马尔科夫模型）得到非常好的应用 ...
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2016-04-17 10:21:33
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混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（density estimation）。 与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同，...
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2015-08-29 21:30:31
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下面介绍一下几种典型的机器算法首先第一种是高斯混合模型算法:高斯模型有单高斯模型（SGM）和混合高斯模型（GMM）两种。（1）单高斯模型：为简单起见，阈值t的选取一般靠经验值来设定。通常意义下，我们一般取t=0.7-0.75之间。二维情况如下所示：（2）混合高斯模型： 对于(b)图所示的情况，很明....
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2015-08-25 15:56:53
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EM 算法是求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行估计，是一种非常简单实用的学习算法。这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据、截尾数据以及带有噪声等所谓的不完全数据，可以具体来说，我们可以利用EM算法来填充样本中的缺失数据、发现隐藏变量的值、估计HMM中的参数、估计有限混合分布中的参数以及可以进行无监督聚类等等。贴相关几个好文章：从最大似然到EM算法浅解混合高斯模型（Mixtu...
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2015-08-06 22:21:12
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在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GM...
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2015-06-23 17:21:55
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258
在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GM...
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2015-06-09 19:40:33
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