一、问题提出: 身高问题
假如我们现在手头上有200个学生的身高合集,其中有男生和女生,而且男生、女生分别服从不同的高斯分布。如果把这个数据集的概率密度画出来,大致可能像这样:
提出问题: 求解这两种身高的概率分布参数。
这个图形所对应的便是混合高斯模型(GMM)概率分布函数,表示其由两个高斯模型混合而成。即:
其中,是第k个分高斯模型的概率密度函数,其可以定义如下:
一、问题提出: 身高问题
假如我们现在手头上有200个学生的身高合集,其中有男生和女生,而且男生、女生分别服从不同的高斯分布。如果把这个数据集的概率密度画出来,大致可能像这样:
提出问题: 求解这两种身高的概率分布参数。
这个图形所对应的便是混合高斯模型(GMM)概率分布函数,表示其由两个高斯模型混合而成。即:
其中,是第k个分高斯模型的概率密度函数,其可以定义如下: