混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

最新推荐文章于 2024-03-20 20:16:46 发布
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分类专栏： 手把手教你ML机器学习算法源码全解析
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混合高斯模型是一种概率模型，它将数据视为多个高斯分布的混合，并通过EM算法来估计模型参数。与k-means相比，混合高斯模型采用“软”分配，每个样本属于每个类别的概率是连续的。在E步中，计算样本属于各类别的后验概率；在M步中，更新模型参数以最大化似然估计。尽管计算量增加，但这种方法能更好地处理类别边界模糊的情况。

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这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（density estimation）。

      与k-means一样，给定的训练样本是clip_image002，我们将隐含类别标签用

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第七讲（下）：混合高斯 (Mixtures of Gaussians) 和期望最大化算法(the EM algorithm)
xyk_hust的博客
01-16 819
在本章讲义中，我们要讲的是使用期望最大化算法（EM，Expectation-Maximization）来进行密度估计（density estimation）。 一如既往，还是假设我们得到了某一个训练样本集 {x(1),...,x(m)}\{x^{(1)}, ... , x^{(m)}\}{x(1),...,x(m)}。由于这次是非监督学习（unsupervised learning）环境，所以这些...
混合高斯模型-mixture_of_gaussians.m
08-13
混合高斯模型-mixture_of_gaussians.m 利用混合高斯模型进行背景差分。
混合高斯模型（应用和EM算法）
优雅黑曼巴的专栏
12-20 2504
这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（density estimation）。       与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同，我们首先认为是满足一定的概率分布的，这里我们认为满足多项式分布，，其中，有k个值{1,…,k}可以选取。而且我们认为在给定后，满足多值高斯分布，即。由此可
Mixtures of Gaussians
o0Helloworld0o的博客
08-03 461
Mixtures of Gaussians模型学习了一个联合分布P(x(i),z(i))P(x(i),z(i))P\left ( x^{(i)}, z^{(i)} \right ) P(x(i),z(i))=P(x(i)∣z(i))P(z(i))，x(i)∈RnP(x(i),z(i))=P(x(i)∣z(i))P(z(i))，x(i)∈RnP\left ( x^{(i)}, z^{(i)} \r...
Mixture of Gaussian（高斯混合原型聚类）
nakaizura
10-15 9351
高斯混合聚类原理，应用。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model ，GMM）也是原型聚类，和上一篇总结的K-means和LVQ一样,不过与它们不同的是，GMM没有想用原型向量来刻画聚类结构的不同。因为比如用k-means算法解决聚类问题非常简单，将数据聚为一个一个的点，但这样往往比较粗糙，不适用于很多数据集。所以是采用概率模型来表达原型，即通过统计得到每个样本点属于各个类的概率.......
混合高斯模型_高斯混合模型(Mixture of Gaussians)
weixin_39991055的博客
12-14 229
EM算法一个很重要的应用就是可以应用于高斯混合模型. (算是给周一的考试压个题hhh)假设我们的完全数据为 并有着如下的分布： 和 在这里 是缺失数据并且 .对于单个观测 的完全对数密度函数为： 而对于完全对数似然函数如下： 在EM算法的E步中（这里只有 是随机项），条件期望如下： 下面我们可以利用EM算法求解这个问题了。对于 的估计，这里有个小trick，就是需要用到拉格朗日乘子法...
混合高斯模型(Mixtures-of-Gaussians)和EM算法.doc
10-10
混合高斯模型(Mixtures-of-Gaussians)和EM算法.doc
混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）
05-30
混合高斯模型是一种常用的概率模型，用于对具有多个子群体的数据进行建模。它是由多个高斯分布组成的混合体，每个高斯分布对应于一个子群体，而混合体则对应于数据总体。每个子群体都有自己的均值和协方差矩阵。 ...
(7)混合高斯模型和EM算法1
08-03
混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）是一种统计建模技术，用于表示数据集是由多个高斯分布（正态分布）混合而成的情况。在机器学习和模式识别领域，这种模型常用于概率密度估计，因为它能够灵活地适应各种复杂的...
Machine Learning（2）Estimate the probability density -- Mixture of Gaussians
qq_26386707的博客
02-28 581
Machine Learning（2）Mixture of Gaussians Chenjing Ding 2018/02/21 notation meaning M the number of mixture components p(j) weight of mixture component p(x|θj)p(x|θj)p(x|...
【cs229-Lecture13】高斯混合模型
weixin_34221036的博客
04-02 173
本节内容：        1、混合高斯模型；        2、将混合高斯模型应用到混合贝叶斯模型；（应用：文本聚类）        3、结合EM算法，讨论因子分析算法；        4、高斯分布的有用性质。   混合高斯模型 将一般化的EM算法流程（下载笔记）应用到混合高斯模型 因子分析模型 因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指...
斯坦福机器学习笔记（七）——高斯混合模型与EM算法
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【vasp笔记】结构优化（结构弛豫）
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Jaykie
04-15 397
基础：EM算法和高斯混合模型、EM算法 EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型的极大似然估计，或者说是极大后验概率估计。 1、EM算法 EM算法的具体流程如下： 　　输入：观测变量数据Y，隐变量数据Z，联合分布P(Y, Z|θ)，条件分布P(Z|Y, θ) 　　输出：模型参数θ 　　1）选择参数θ的初始值θ(0)，开始迭代 　　2）E步：记θ(i)次迭代参数为θ的估计值，在...
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