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2020年6月21日
EM(最大期望)算法推导、GMM的应用与代码实现
摘要: EM算法是一种迭代算法,用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计。 使用EM算法的原因 首先举李航老师《统计学习方法》中的例子来说明为什么要用EM算法估计含有隐变量的概率模型参数。 假设有三枚硬币,分别记作A, B, C。这些硬币正面出现的概率分别是$\pi,p,q$。进行如下掷硬币试验:先掷硬币
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posted @ 2020-06-21 21:05 颀周
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