2019年1月1日
记录：EM 算法估计混合高斯模型参数
摘要： 当概率模型依赖于无法观测的隐性变量时，使用普通的极大似然估计法无法估计出概率模型中参数。此时需要利用优化的极大似然估计：EM算法。 在这里我只是想要使用这个EM算法估计混合高斯模型中的参数。由于直观原因，采用一维高斯分布。 一维高斯分布的概率密度函数表示为： 多个高斯分布叠加在一起形成混合高斯分布： 阅读全文
posted @ 2019-01-01 15:35 买白菜不用券 阅读(760) 评论(5) 推荐(1) 编辑