08 EM算法 - 案例三 - GMM的不同参数

作者: 白尔摩斯 | 来源:发表于2018-12-16 15:24 被阅读14次

08 EM算法 - 案例三 - GMM的不同参数
05 EM算法 - 高斯混合模型 - GMM
01 EM算法 - 大纲 - 最大似然估计(MLE)、贝叶斯算法
07 EM算法 - 案例二 - GMM算法分类及参数选择案例
零散机器学习问题
06 EM算法 - 案例一 - EM分类初识及GMM算法实现
uniform机器学习极简入门5—EM算法
GMM的EM算法实现
04 EM算法 - EM算法收敛证明
GMM + EM

import numpy as np
import pandas as pd
import itertools
from scipy import linalg
import matplotlib as mpl
import matplotlib.colors
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.mixture import GaussianMixture
from sklearn.model_selection import train_test_split

待续

08 EM算法 - 案例三 - GMM的不同参数
待续
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04 EM算法 - EM算法收敛证明 GMM(Gaussian Mixture Model, 高斯混合模型)是指该...
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07 EM算法 - 案例二 - GMM算法分类及参数选择案例
看四种协方差不同的情况下，对结果造成的影响待续
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一、高斯混合模型GMM GMM算法（服从混合正态分布）作为EM算法族的一个例子，它指定了各个参与杂合的分布都是高斯...
06 EM算法 - 案例一 - EM分类初识及GMM算法实现
05 EM算法 - 高斯混合模型 - GMM 多元正态分布 - multivariate_normal API参考...
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上一节我们介绍了高斯混合模型（GMM），这个模型在求解的时候我们提到了EM算法，本节我们详细介绍下EM算法的基本流...
GMM的EM算法实现
04 EM算法 - EM算法收敛证明
03 EM算法 - EM算法流程和直观案例八、EM算法收敛证明 EM算法的收敛性只要我们能够证明对数似然函数的值...
GMM + EM
3.重复迭代前面两步，直到似然函数的值收敛为止。