EM期望最大化算法实现二项混合分布与高斯混合分布
EM(Expectation-maximization algorithm)翻译为期望最大化算法，是数据挖掘的十大算法之一，主要解决的是当含有隐含变量时，如何利用最大似然法求解未知参数。现实中会遇到多个数据混杂在一起，这个多个类别数据虽然是一个概率分布，但数学期望或方差不同，每次取得一个数据时也不知道这个数据是哪个类别下，每个数据属于哪个类别的信息是一个隐含变量，遇到这种情况时我们不能直接用最大似
相关文章
- 1. 混合高斯分布与 EM 算法
- 2. EM算法与高斯混合分布
- 3. 高斯混合分布EM算法
- 4. 高斯混合-EM算法
- 5. EM算法（高斯混合）
- 6. 高斯混合算法（GMM）与最大期望算法（EM）的推导
- 7. 混合高斯分布
- 8. 高斯混合模型（GMM）及其求解（期望最大化（EM）算法）
- 9. 最大期望算法与混合高斯模型的推导
- 10. 机器学习-------- EM算法推导及高斯混合分布
- 更多相关文章...
- • XSD 混合内容 - XML Schema 教程
- • Hibernate整合EHCache实现二级缓存 - Hibernate教程
- • 算法总结-二分查找法
- • JDK13 GA发布：5大特性解读
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. 融合阿里云，牛客助您找到心仪好工作
- 2. 解决jdbc(jdbctemplate)在测试类时不报错在TomCatb部署后报错
- 3. 解决PyCharm GoLand IntelliJ 等 JetBrains 系列 IDE无法输入中文
- 4. vue+ant design中关于图片请求不显示的问题。
- 5. insufficient memory && Native memory allocation (malloc) failed
- 6. 解决IDEA用Maven创建的Web工程不能创建Java Class文件的问题
- 7. [已解决] Error: Cannot download ‘https://start.spring.io/starter.zip?
- 8. 在idea让java文件夹正常使用
- 9. Eclipse启动提示“subversive connector discovery”
- 10. 帅某-技巧-快速转帖博主文章（article_content）
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 混合高斯分布与 EM 算法
- 2. EM算法与高斯混合分布
- 3. 高斯混合分布EM算法
- 4. 高斯混合-EM算法
- 5. EM算法（高斯混合）
- 6. 高斯混合算法（GMM）与最大期望算法（EM）的推导
- 7. 混合高斯分布
- 8. 高斯混合模型（GMM）及其求解（期望最大化（EM）算法）
- 9. 最大期望算法与混合高斯模型的推导
- 10. 机器学习-------- EM算法推导及高斯混合分布