美团网站建设总体需求与目标,互联网 医疗网站建设有哪些城市,wordpress点赞排行榜,网站关于我们模板下图所示#xff0c;显然用右边的图描述当前分布更加合理#xff0c;即应用了两个高斯分布。图中每一个样本点同时属于任何一个高斯模型。高斯混合模型 从几何角度来理解#xff0c;GMM是由多个高斯分布叠加而成#xff0c;可以看做是多个高斯分布的加权平均。其中#x… 下图所示显然用右边的图描述当前分布更加合理即应用了两个高斯分布。图中每一个样本点同时属于任何一个高斯模型。高斯混合模型 从几何角度来理解GMM是由多个高斯分布叠加而成可以看做是多个高斯分布的加权平均。其中是第j个高斯模型的概率密度函数αj为第k个高斯模型的权重系数且j个权重系数之和为1原因GMM是一个概率密度函数概率密度函数在其作用域内的积分之和必然为1。GMM整体的概率密度函数是由若干个高斯分量的概率密度函数线性叠加而成的而每一个高斯分量的概率密度函数的积分也是1所以要想GMM整体的概率密度积分为1就必须对每一个高斯分量赋予一个其值不大于1的权重并且权重之和为1。求解高斯混合模型EM 通过观察上式要求解高斯混合模型需要得到协方差矩阵Cj、权重系数αj、期望uj通常使用EMExpectationMaximum算法对GMM进行参数估计。EM算法1.初始化----可以直接将Cj设为单位矩阵αj1/Muj随机。2.E step-----令αj的后验概率为3. M step-----更新参数4.收敛条件------不断迭代2,3步骤更新三个参数直到即前后两次迭代得到的结果变化小于一定程度则终止迭代。
