混合模型初探
1. 混合模型簡介 如果我們定義觀測變量和潛在變量的一個聯合概率分佈，那麼對應的觀測變量本身的概率分佈可以通過求邊緣概率的方法得到。這使得觀測變量上的複雜的邊緣概率分佈可以通過觀測與潛在變量組成的擴展空間上的更加便於計算的聯合概率分佈來表示。 因此，潛在變量的引入使得複雜的概率分佈可以由簡單的分量組成。 2. 混合模型的一個特例 - KMean聚類 除了提供一個構建更復雜的概率分佈的框架之外
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