周志华《Machine Learning》学习笔记(9)--EM算法
上篇主要介绍了贝叶斯分类器,从贝叶斯公式到贝叶斯决策论,再到通过极大似然法估计类条件概率,贝叶斯分类器的训练就是参数估计的过程。朴素贝叶斯则是“属性条件独立性假设”下的特例,它避免了假设属性联合分布过于经验性和训练集不足引起参数估计较大偏差两个大问题,最后介绍的拉普拉斯修正将概率值进行平滑处理。本篇将介绍另一个当选为数据挖掘十大算法之一的EM算法。#8、EM算法EM(Expectation-Ma....

GMM高斯混合模型学习笔记(EM算法求解)
提出混合模型主要是为了能更好地近似一些较复杂的样本分布,通过不断添加component个数,能够随意地逼近不论什么连续的概率分布。所以我们觉得不论什么样本分布都能够用混合模型来建模。由于高斯函数具有一些非常有用的性质。所以高斯混合模型被广泛地使用。 GMM与kmeans相似,也是属于clustering,不同的是。kmeans是把每一个...
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