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小白一枚,接触到GMM和EM,现将学习到的整理出来,如有错误,欢迎指正,文中涉及到公式的推导比较繁琐,故先在纸上推导出来再拍照发出来。希望大家多多交流,共同进步。接下来将按照思路一步一步进行介绍。 1. 单高斯模型GSM(一维) 单高斯模型很简单,大家也很清楚,这里不做过多的解释,如不明白可自行百度。如图 概率密度函数为: 2.单高斯模型(多维,以二维为例) 二维高斯分布图像如下 关于二维高斯分布的参数设定对为高斯曲面的影响,可以参考这篇文章(二维高斯分布的参数分析) (以上两条是基础,为了下面做铺垫,接下来我将通过例子引出高斯混合模型。) 3.高斯混合模型(GMM) 为什么会有高斯
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高斯混合模型(高斯混合模型(GMM)和)和EM算法详解算法详解
小白一枚,接触到GMM和EM,现将学习到的整理出来,如有错误,欢迎指正,文中涉及到公式的推导比较繁琐,故先在纸上推导出来再拍照发出来。希望大家多多交流,共同进
步。接下来将按照思路一步一步进行介绍。
1. 单高斯模型单高斯模型GSM(一维)
单高斯模型很简单,大家也很清楚,这里不做过多的解释,如不明白可自行百度。如图
概率密度函数为:
2.单高斯模型单高斯模型(多维,以二维为例)
二维高斯分布图像如下
关于二维高斯分布的参数设定对为高斯曲面的影响,可以参考这篇文章(二维高斯分布的参数分析)
(以上两条是基础,为了下面做铺垫,接下来我将通过例子引出高斯混合模型。)
3.高斯混合模型(高斯混合模型(GMM))
为什么会有高斯混合模型呢??
首先通过一个例子引出高斯混合模型。这个例子的数据集被称为“老忠实间歇喷泉”数据集,由美国黄石国家公园的老忠实间歇喷泉的272次喷发的测量数据组成。每条测量记录包括喷
发持续了几分钟(横轴)和距离下次喷发间隔了几分钟(纵轴)。我们看到数据集主要聚集在两大堆中,一个简单的高斯分布不能描述这种结构,而两个高斯分布的线性叠加可以更
好地描述这个数据集的特征。
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