中文经典EM算法介绍

时间:2011-11-10 01:46:21
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文件名称:中文经典EM算法介绍

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更新时间:2011-11-10 01:46:21

EM 机器学习 混合高斯分布 概率 模式识别

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,也是进行Machine Learning深入研究的一个重要阶梯 2.这个算法确实需要一定的概率和数学基础 3.中文或翻译的教材似乎没有很好的解释清楚这个算法 于是我根据Pattern Recogition and Machine Learning一书相关章节的内容,结合自己的理解,写了一套中文的EM算法介绍和分析。又混合高斯模型开始,由浅入深,逐步讲解了EM算法在混合高斯模型应用和一般化描述。自己感觉还是比较容易理解的。 如果发现pdf中有什么问题,或有什么错误,请直接与我联系,欢迎讨论。


【文件预览】:
EM_cn.pdf

网友评论

  • 讲的挺细致的
  • 讲的还是不错的,不过理解有点难度,谢谢~
  • 讲的比较透彻
  • 有点不太好懂
  • 讲的比较透彻
  • 同意 数学基础不好的话看不太懂
  • 讲的挺好,有例子说的很清楚
  • 有些地方不太理解,如果再详细说明一些推导过程就好了
  • 虽然早就有了这份东西,不过这东西确实蛮不错的,用例子讲得浅显易懂。
  • 很详细,很有帮助
  • 讲的很好,特别是用例子能让大家很容易入门
  • 不太清晰,与5分 很不匹配
  • 有些简略觉得,比如P12那个有两个式子怎么就能推出最后一个
  • 资源不错, 中文的EM算法, 可以对照Andrew Ng. 的EM教程进行学习.
  • 介绍的是PPT,解析的比较好。