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2022年3月9日
统计学习:EM算法及其在高斯混合模型(GMM)中的应用
摘要:
我们在应用中所面对的数据有时是缺损的/观测不完全的。我们将数据分为:可观测数据,用Y表示;缺失数据,用Z表示; 完全数据,用X=(Y, Z)表示。EM算法的基本思想是通过P(Y,Z)和P(Z |Y)这两个容易进行估计的分布来估计P(Y)。事实上,在应用中缺失数据Z常常并不是真实存在,而是人为造出来的(为了方便概率分布的估计)。我们此时将缺失数据Z称为隐含数据(latent data)。
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posted @ 2022-03-09 11:03 orion-orion
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