JavaShuo
欄目
標籤
EM算法推導(收斂性證明和在GMM中的應用)
時間 2021-01-19
標籤
EM算法
欄目
CSS
简体版
原文
原文鏈接
一、EM算法的提出 當你有一組數據像如下這樣: Note: picture source 顯然用單個高斯分佈模型去擬合它們效果不好,這是一個典型的高斯混合模型的例子: p(X)=∑l=1kαlN(X|μl,Σl)∑l=1kαl=1 p ( X ) = ∑ l = 1 k α l N ( X | μ l , Σ l ) ∑ l = 1 k α l = 1 (其中αl可以理解爲每一個高斯分佈的權重)
>>阅读原文<<
相關文章
1.
EM算法推導及其收斂性證實
2.
EM算法和GMM(中)
3.
EM 算法在 GMM 學習中的應用
4.
GMM模型和EM算法
5.
DWML EM算法 GMM
6.
EM算法與GMM
7.
GMM與EM算法
8.
感知器學習算法PLA的收斂性證明
9.
EM(最大指望)算法推導、GMM的應用與代碼實現
10.
EM(最大期望)算法推導、GMM的應用與代碼實現
更多相關文章...
•
Redis在Java Web中的應用
-
Redis教程
•
在Spring中使用Redis
-
Redis教程
•
TiDB 在摩拜單車在線數據業務的應用和實踐
•
C# 中 foreach 遍歷的用法
相關標籤/搜索
收斂性
收斂
EM算法
gmm
算法與應用
算法導論
推薦算法
證明
CSS
XLink 和 XPointer 教程
PHP 7 新特性
Spring教程
應用
算法
計算
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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。
最新文章
1.
shell編譯問題
2.
mipsel 編譯問題
3.
添加xml
4.
直方圖均衡化
5.
FL Studio鋼琴卷軸之畫筆工具
6.
中小企業爲什麼要用CRM系統
7.
Github | MelGAN 超快音頻合成源碼開源
8.
VUE生產環境打包build
9.
RVAS(rare variant association study)知識
10.
不看後悔系列!DTS 控制檯入門一本通(附網盤鏈接)
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
EM算法推導及其收斂性證實
2.
EM算法和GMM(中)
3.
EM 算法在 GMM 學習中的應用
4.
GMM模型和EM算法
5.
DWML EM算法 GMM
6.
EM算法與GMM
7.
GMM與EM算法
8.
感知器學習算法PLA的收斂性證明
9.
EM(最大指望)算法推導、GMM的應用與代碼實現
10.
EM(最大期望)算法推導、GMM的應用與代碼實現
>>更多相關文章<<