斯坦福ML公开课笔记13A——混合高斯模型、混合贝叶斯模型

本文对应公开课的第13个视频,这个视频仍然和EM算法非常相关,第12个视频讲解了EM算法的基础,本视频则是在讲EM算法的应用。本视频的主要内容包括混合高斯模型(Mixture of Gaussian, MoG)的EM推导、混合贝叶斯模型(Mixture of Naive Bayes,MoNB)的EM推导、因子分析模型(Factor Analysis Model)及其EM求解。由于本章内容较多,故而分为AB两篇,本篇介绍至混合模型的问题。

很久没有写这个系列的笔记了,各种事情加各种懒导致的。虽然慢但是我还是会坚持把它写完的,就像一只打不死的小强,也像古人说的那样,十年可以不将军,但还需日拱一卒。闲话少说,进入正题。

斯坦福ML公开课笔记13A——混合高斯模型、混合贝叶斯模型_第1张图片

斯坦福ML公开课笔记13A——混合高斯模型、混合贝叶斯模型_第2张图片

斯坦福ML公开课笔记13A——混合高斯模型、混合贝叶斯模型_第3张图片

斯坦福ML公开课笔记13A——混合高斯模型、混合贝叶斯模型_第4张图片

斯坦福ML公开课笔记13A——混合高斯模型、混合贝叶斯模型_第5张图片

你可能感兴趣的:(机器学习笔记,机器学习笔记,EM算法,混合高斯,混合贝叶斯)