03 2024 档案

高斯混合模型(GMM)和EM算法 —— python实现

摘要：一、EM算法 EM算法是一种迭代算法，用于含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计。设Y为观测随机变量的数据，Z为隐藏的随机变量数据，Y和Z一起称为完全数据。观测数据的似然函数为： \[P(Y | \theta) = \sum_{Z} P(Y, Z | \theta) = \sum_{Z} P(Z 阅读全文

posted @ 2024-03-27 23:09 小··明阅读(635) 评论(0) 推荐(0) 编辑