EM算法+混合高斯模型
在補ml基礎的時候，突然感覺自己對於EM算法有些遺忘，所以在這裏再回憶一下，順便再學一下老師提過好多次的混合高斯模型 EM算法 簡單解釋，分爲E步estimation和M步maxmization兩步 這裏直接用兩個例子記性解釋 例子來源 知乎-人人都懂EM算法 例子1 混合高斯模型 來源：詳解em算法與高斯混合模型 理論上，混合高斯模型的概率密度函數曲線可以是任意形狀的非線性函數。
相關文章
- 1. 高斯混合模型與EM算法
- 2. EM算法 混合高斯模型
- 3. EM算法與高斯混合模型
- 4. EM算法，高斯混合模型（GMM）
- 5. 高斯混合-EM算法
- 6. EM算法（高斯混合）
- 7. 混合高斯分佈與 EM 算法
- 8. 高斯混合聚類與EM算法
- 9. 高斯混合分佈EM算法
- 10. EM算法與高斯混合分佈
- 更多相關文章...
- • XSD 混合內容 - XML Schema 教程
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • 委託模式
- • 算法總結-廣度優先算法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 高斯混合模型與EM算法
- 2. EM算法 混合高斯模型
- 3. EM算法與高斯混合模型
- 4. EM算法，高斯混合模型（GMM）
- 5. 高斯混合-EM算法
- 6. EM算法（高斯混合）
- 7. 混合高斯分佈與 EM 算法
- 8. 高斯混合聚類與EM算法
- 9. 高斯混合分佈EM算法
- 10. EM算法與高斯混合分佈