摘要：
pLSA模型--基于概率统计的pLSA模型(probabilistic Latent Semantic Analysis，概率隐语义分析)，增加了主题模型，形成简单的贝叶斯网络，可以使用EM算法学习模型参数。概率潜在语义分析应用于信息检索，过滤，自然语言处理，文本的机器学习或者其他相关领域。 D代表 阅读全文
摘要：
GMM即高斯混合模型，下面根据EM模型从理论公式推导GMM： 随机变量X是有K个高斯分布混合而成，取各个高斯分布的概率为φ1，φ2，... ，φK，第i个高斯分布的均值为μi，方差为Σi。若观测到随机变量X的一系列样本x1,x2,...,xn，试估计参数φ，μ，Σ。 E-step M-step 将多 阅读全文
摘要：
EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法，它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）， LDA主题模型的变分推断，混合高斯模型GMM，基于概率统计的pLSA模型。 EM算法概述(原文) 我们经常会从样本观察数据中，找出样本的模 阅读全文