【機器學習基礎】EM算法詳解及其收斂性證實

EM算法詳解 （一）單高斯模型 1.1 一維高斯分佈： 1.2 多維高斯分佈： （二）最大似然估計 2.1 最大似然估計的數學概念： 2.2 最大似然估計的基本步驟： 2.2.1 構造似然函數： 2.2.2 對數似然函數： 2.2.3 計算參數估計值： （三）混合高斯模型 3.1 單高斯模型的侷限： 3.2 全機率公式： 3.3 混合高斯模型的概念： （四）最大似然估計的侷限 4.1 混合模型的似

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