学习笔记———《GMM模型以及基于EM算法的参数估计》

最新推荐文章于 2024-11-21 11:00:00 发布
最新推荐文章于 2024-11-21 11:00:00 发布
阅读量2.1k 收藏 6
点赞数
分类专栏： MachineLearning 文章标签： GMM模型 EM算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lcj369387335/article/details/17400525
版权

本人在看论文的过程中涉及到了GMM模型，所以查找相关文献整理了一下，共享给大家！基于EM算法的参数估计是通过斯坦福大学的公开课讲EM算法的视频学习的，也对应看了别人整理的笔记，个人觉得有些地方说的不是很清楚，特整理此笔记供大家参考。想下载pdf版本的朋友请到我资源里去下载，下载地址：http://download.youkuaiyun.com/detail/lcj369387335/6736237






    



    



机器学习笔记——聚类算法（Kmeans、GMM-使用EM优化）
haopinglianlian的博客
11-19 1181
本笔记介绍机器学习中常见的聚类算法（Kmeans、GMM-使用EM优化）。
机器学习笔记——30种常见机器学习算法简要汇总
haopinglianlian的博客
11-17 2297
本笔记介绍机器学习中常见的30种机器学习算法。
用EM算法估计Gaussian mixture model(GMM)参数
03-23
用EM方法求GMM模型的极大似然估计，可以对任意维数的数据进行处理
GMM的EM算法实现
weixin_33736649的博客
07-06 108
在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GMM模型：每一个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成，每一个 Gaussian 称为一...
GMM模型以及基于EM算法的参数估计
12-18
本人在看论文的过程中涉及到了GMM模型，所以查找相关文献整理了一下，共享给大家！基于EM算法的参数估计是通过斯坦福大学的公开课讲EM算法的视频学习的，也对应看了别人整理的笔记，个人觉得有些地方说的不是很清楚，特整理此笔记供大家参考。
EM算法进行GMM参数估计的Python实现
zhwenx3的博客
12-26 3266
要求 Please build a Gaussian mixture model (GMM) to model the data in file TrainingData_GMM.csv. Note that the data is composed of 4 clusters, and the model should be trained by expectation maximizatio...
从 GMM 到 EM 算法
01-07 1705
X={x1,x2,…,xN}X=\{x_1, x_2,\dots,x_N\} 其 joint density 或者叫 log joint density：logP(X)=∑i=1Nlog∑ℓ=1kαkN(xi|μℓ,σℓ) \log P(X)=\sum_{i=1}^N\log\sum_{\ell=1}^k\alpha_k\mathcal{N}(x_i|\mu_\ell,\sigma_\ell)
深度学习笔记——优化算法、激活函数
最新发布
haopinglianlian的博客
11-21 1976
本笔记介绍深度学习中常见的优化算法、激活函数。
《李航 统计学习方法》学习笔记——第九章EM算法及其推广
eveiii的博客
05-24 787
EM算法及其推广EM算法二级目录三级目录 EM算法 EM算法：含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法或极大后验概率估计法。每次迭代分为E步（极大期望）和M步（求极大）。 三硬币模型 在这个实例中，抛硬币A的结果（这里记为Z ）是无法观测的，所以该结果称之为隐变量。 在该例子中，也可以称（Y,Z）为完全数据，Y为不完全数据 设随意变量Y为观测到的抛硬币的结果（即观测变量），θ=(π,p,q)\theta=(\pi,p,q)θ=(π,p,q)是模型参数，则可以得到模型的似然函数： P(Y∣θ)=∑ZP(
MIT讲义：GMM与EM算法详解——高斯混合模型入门
EM算法的核心在于解决GMM中的参数估计问题。当观测数据的类别信息不完全时，即存在“隐藏”变量，EM算法通过迭代的方式进行参数估计。E步（Expectation Step）计算当前模型下每个数据点属于每个高斯分量的概率，M步...
GMM模型算法的详细讲解
07-24
详细介绍了GMM模型训练的EM算法，对做说话人识别，理解其模型建立的过程有一定的帮助。
很详细的EM算法，GMM，HMM训练用
01-22
详细介绍了训练hmm和gmm的EM算法，以及其应用，对利用这些模型的朋友，想了解此算法的最好的资料。
EM算法估计GMM
11-28
本程序为matlab程序。em算法，指的是最大期望算法（Expectation Maximization Algorithm，又译期望最大化算法），是一种迭代算法，在统计学中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。
GMM与EM算法
08-12
PDF文档对应于网易公开课上吴恩达教授主讲的机器学习（网址：http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html）中高斯混合模型（GMM）与EM算法相关内容，补充了Jessen不等式的证明，以及GMM的似然函数最大化的参数的公式推导
EM算法进行高斯混合模型聚类
07-19
用em算法估计高斯混合模型的参数，实现对N维数据的聚类
缺失数据em算法python_EM算法求高斯混合模型參数预计——Python实现
weixin_39520988的博客
12-16 183
#coding:gbkimport mathimport copyimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltisdebug = False# 指定k个高斯分布參数。这里指定k=2。注意2个高斯分布具有同样均方差Sigma。分别为Mu1,Mu2。def ini_data(Sigma,Mu1,Mu2,k,N):global Xglobal Mug...
EM算法：含隐变量的参数估计
shengsong
10-24 1580
EM算法：含隐变量的参数估计
gmm中隐变量是什么的_机器学习(十):EM算法与GMM算法原理及案例分析
weixin_34012355的博客
02-23 782
一、简介EM算法最大期望算法(Expectation-maximization algorithm，简称EM，又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。在统计计算中，最大期望(EM)算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉得数据聚类领域。EM算法...
使用EM算法估计GMM参数的原理及matlab实现
热门推荐
vivian_ll的博客
12-13 2万+
相关数学概念协方差矩阵 多维高斯分布 其中k=n，即x的维度。GMM的原理GMM，高斯混合模型，是一种聚类算法。 1.GMM概念：          -将k个高斯模型混合在一起，每个点出现的概率是几个高斯混合的结果。          -每个 Gaussian 称为一个“Component”，这些 Component 线性加成在一起就组成了 GMM 的概率密度函数。假设有K个高斯分布，
北航研究生课程大作业解析：MATLAB实现EM算法估计GMM参数
资源摘要信息:"该资源是一份关于2021年北航研究生课程中3系人工智能课程的第二次大作业，主题为使用EM算法估计高斯混合模型（GMM）参数来分析男女身高问题。资源内容包括可以不经过修改直接运行的MATLAB程序以及相关...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值