GMM与EM算法

EM_GM_FAST算法,用于计算多维高斯分布协方差矩阵

精选文库 EM 算法原理与应用 一最大似然 假 我 需要 我 学校的男生和女生的身高分布那么多人不可能一个一个去 吧肯定是抽 假 在校园里随便地活捉了 100 个男生和 100 个女生他 共 200

该算法,是基本的Em算法,可以直接调用,经过试验真的很不错,另外里面还有很多源代码,每个源代码都可以直接调用,算法中含有比较细致的描述。

胡兆基机器学习课的笔记,非常精彩,利于学习消化理解

EM 算法实验报告 一 算法简单介绍 EM 算法是 Dempster LaindRubin 于 1977 年提出的求参数极大似然估计的一种方法 它可以从非完整数据集中对参数进行 MLE 估计是一种非常

EM算法及其改进 E步 对 或 求条件期望从而把Z去掉即 M步 将 极大化找到一个点 使 即 反复迭代直到 或 充分小时停止迭代 优点其一,M步仅涉及完全数据极大似然,通常计算比较简单;其二,它的收敛

GMM只是一个数学模型，只是对数据形态的拟和，但是和你所看到的数据分布存在出入也是正常的，因为用EM估计GMM的那些参数时，一般假设我们所得到的数据是不完备的（也就是说假设我们看到的数据分布不是真正的

详细讲解EM算法很简单易懂没有废话适合初学者认真分析里面的内容

这几天把EM算法(Expectation Maxinum)反复琢磨了几遍，经过几次讨论，对EM算法的数学模型有了比较深入的理解。考虑到： 1. 这个算法在Machine Learning中极其重要，也

这里面有我对EM算法的推导，以及一个详细的例子