机器学习——EM算法与GMM算法

时间：2023-03-09 09:49:08

机器学习——EM算法与GMM算法

目录

　　最大似然估计
　　K-means算法
　　EM算法
　　GMM算法（实际是高斯混合聚类）

中心思想：①极大似然估计

　　　　　②θ=f(θ^old）

此算法非常老，几乎不会问到，但思想很重要。

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

EM的原理推导还是蛮复杂的，图片上没法子编辑公式，直接打字无法完美描述整个过程，所以我直接在纸上打出详细过程加以备注

机器学习——EM算法与GMM算法

有哪些看不清楚的下面评论区留言，每天我都在

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

概括

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

机器学习——EM算法与GMM算法

相关文章

