思君苑

简介：本文主要介绍以下几个方面：1、混合高斯(Mixtures of Gaussians)和EM算法2、EM算法相关推导证明

说明：此处的LDA对应于Linear Discriminant Analysis，PLDA即对应于Probabilistic LDA. 该代码对应的文章为ICCV2007 paper Probabilistic Linear Discriminant Analysis for Inferences About Identity，源代码可以从 Prince Vision Lab处下载。虽然源

简介：本文主要介绍EM算法求解因子分析：在文章  EM算法 求解混合高斯模型时，通常假设拥有足够多的样本去构造这个混合高斯分布，即样本数量n要远大于样本维数d：  如果样本数量小于样本维数，那么协方差矩阵 是奇异矩阵,那么

说明：此处的LDA对应于Linear Discriminant Analysis，PLDA即对应于Probabilistic LDA. 该代码对应的文章为ICCV2007 paper Probabilistic Linear Discriminant Analysis for Inferences About Identity，源代码可以从 Prince Vision Lab处下载。虽然源

说明：此处的LDA对应于Linear Discriminant Analysis，PLDA即对应于Probabilistic LDA. 该代码对应的文章为ICCV2007 paper Probabilistic Linear Discriminant Analysis for Inferences About Identity，源代码可以从 Prince Vision Lab处下载。虽然源