Mixtures

机器学习笔记——11 混合高斯模型(Mixtures of Gaussian)：利用EM算法估计参数

机器学习笔记——11混合高斯模型(MixturesofGaussian)：利用EM算法估计参数本文主要介绍混合高斯模型，它涉及到对个分布来源，因此参数的估计将是一个难题。本文着重介绍如何利用EM算法对参数进行估计。混合高斯模型(MixturesofGaussian)在我们之前接触的大部分分布中，样本数据大部分独立同分布与某个分布。但是混合高斯模型中，样本数据并不是来自一个单一的高斯分布，而是来自多
_Volcano·2023-06-18 09:51

[译] 高斯混合模型 --- python教程

本文翻译自https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.12-gaussian-mixtures.html上一节中探讨的k-means聚类模型简单易懂
phusFuNs·2020-07-11 16:04

高斯混合模型（Mixtures of Gaussians）和 EM算法

一、全概率公式与贝叶斯公式这两个公式是十分十分重要的公式，在概率统计中用的非常多。这里的EM思想，也是用到了这两个公式的思想。关于这两个公式，这篇博客讲的很细致理解全概率公式和贝叶斯公式1.1、全概率公式1.1.1、从网页中完备事件组看起，一直到“村里有东西被偷”的概率，这个用到了全概率公式。直接求“村里被偷的概率”不好求，而小偷活动的概率，活动以后得手的概率已经知道，所以可以由上面这些，推出结果
小碧小琳·2020-03-27 07:40

EM算法

MLE的通用步骤：Steps:写出似然函数；对似然函数取对数，并整理；求导数，令导数为0，得到似然方程；解似然方程，得到的参数即为所求；然而有的时候我们会陷入困境，因为似然方程没法求解，比如Mixtures
三鲜豆皮·2019-10-18 17:00

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

混合高斯模型（MixturesofGaussians）和EM算法     这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（densityestimation）。     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,…
ncut_matlab·2016-03-24 09:00

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

 这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（densityestimation）。     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。由此可以得到
GarfieldEr007·2015-11-27 11:00

Study notes for Latent Dirichlet Allocation

Topic Models Topic models are based upon the idea that documents are mixtures of topics, where a
·2015-11-13 06:55

[Buzz.Today]2013.07.26

# OpenFab 3D printing hardware is rapidly scaling up to output continuous mixtures of multiple materials
·2015-11-08 14:19

SPOJ 345 - Mixtures 区间动态规划

有n个混合物排成一排，每个混合物有一个颜色值0<=color<=99， 规定合并只能合并相邻两个， 将颜色a的混合物与颜色b的混合物合并后，颜色为( a+b ) % 100，并产生a*b的污染， 现在要将所有混合物合并，问产生污染的最小值。   【区间动规】很经典的区间动规 dp[i][j] = min { dp[i][k] + dp[k+1][j] + sum[
·2015-10-31 09:31

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法   主要内容： 1、 概率论预备知识 2、 单高斯模型 3、 混合高斯模型 4、 EM算法 5、 K-means
·2015-10-30 11:09

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

      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
·2015-10-28 09:30

Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- Mixtures of Gaussians and the EM algorithm

网易公开课，第12，13课 notes，7a, 7b，8 从这章开始，介绍无监督的算法 对于无监督，当然首先想到k means, 最典型也最简单，有需要直接看7a的讲义   Mixtures
·2015-10-27 12:24

Enchantment Mixtures（区间DP）

点击打开链接题目描述HarryPotterhasnenchantmentmixturesinfrontofhim,arrangedinarow.Eachenchantmentmixturehasoneof100differentcolors(colorshavenumbersfrom0to99).Hewantstomixalltheseenchantmentmixturestogether.Ate
Mosu_·2015-10-10 11:00

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

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。由此可以得到联合分布。     整个模型简单描述为对于每个样例，我们先从k个类别中按多项式分布抽取一个，然后根据所对应的k个多值高斯分布中的一个生成样例，。
qq_18343569·2015-08-10 16:00

混合高斯模型的EM求解（Mixtures of Gaussians）及Python实现源码

今天为大家带来混合高斯模型的EM推导求解过程。全部代码如下！defNDimensionGaussian(X_vector,U_Mean,CovarianceMatrix): #X=numpy.mat(X_vector) X=X_vector D=numpy.shape(X)[0] #U=numpy.mat(U_Mean) U=U_Mean #CM=numpy.mat(CovarianceMatri
xuanyuansen·2014-11-20 10:00

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（densityestimation）。     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。由此可以得到联
wenyusuran·2014-06-27 18:00

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（densityestimation）。     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。由此可以得到联
zhubo22·2014-04-25 14:00

PRML Chapter 9.2 Mixtures of Gaussians 混合高斯分布简介

单元高斯分布(TheunivariateGaussian)，我们高中时就知道了，其表达式如下：N(x|μ,σ2)=1(2πσ2)1/2exp{−12σ2(x−μ)2}而多元高斯分布(MultivariateGaussianDistribution)就是有多个参数控制的高斯分布，其均值是一个均值向量μ，设均值向量维度为D，而方差则是方差矩阵Σ，因此其表达式如下：N(x|μ,Σ)=1(2π)D/21|
nishiwodeangel·2013-10-05 15:00

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（densityestimation）。     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。由此可以得到联
ncztc·2013-05-24 13:00

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（densityestimation）。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。由此可以得到联合分布。整
JerryLead·2011-04-06 16:00
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