29、机器学习中的概率模型与特征分析-优快云博客

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在机器学习领域，概率模型和特征是两个至关重要的概念。概率模型为我们处理数据中的不确定性提供了强大的工具，而特征则是机器学习算法的基础，它们的选择和处理直接影响模型的性能。下面将深入探讨概率模型和特征的相关知识。

概率模型基于特征和目标变量可被建模为随机变量的思想，使我们能够明确表示和处理对这些变量的确定程度。常见的概率模型包括生成模型和条件模型。生成模型通过估计联合分布 $P(Y,X)$ 来获取后验分布 $P(Y|X)$，而条件模型则直接学习后验分布 $P(Y|X)$，无需花费资源学习 $P(X)$。

高斯混合模型与期望最大化算法
- 高斯混合模型可以更灵活地建模数据，允许不同大小和形状的聚类，与 K - 均值算法假设所有聚类具有相同球形形状不同，其聚类边界通常不是线性的。
- 期望最大化（EM）算法是一种处理包含未观察变量模型的通用方法。以高斯混合模型为例，其核心是参数似然函数 $P(X ∪Z|θ)$ 的表达式，通过 Q 函数可推导出更新方程。但需注意，除最简单情况外，可能存在多个平稳配置，因此优化过程应多次运行，采用不同的初始配置。