摘要：
机器学习算法-VAE 1. VAE模型推导 1.1 算法引入 在EM算法中，隐变量的最优分布$q^{\star}(\mathbf)$是在观测数据给定时的条件分布$p(\mathbf|\mathbf)$，此时对应的证据下界与似然函数相等。但是在实际中，后验概率可能很难计算甚至不能计算，这时EM算法 阅读全文
摘要：
机器学习算法-GMM和EM算法 1. GMM模型 聚类问题是一个经典的无监督任务，其目标是将 \(N\) 个 \(D\) 维数据 \(\{\bf{x}_i\}_{i=1}^N\) 分成$K$个簇，使得每个簇中的样本尽可能相似。GMM算法对数据分布做了一些假设： 第$k$个簇数据点服从正态分布，即 阅读全文