高斯混合模型通過多個正態分佈的加權和來描述乙個隨機變數的概率分布，概率密度函式定義為：
其中x為隨機向量，k為高斯分布的個數，w(i)為權重，u為高斯分布的均值向量，e為協方差矩陣。所有權重之和為1，即：
任意乙個樣本可以看作是先從k個高斯分布中選擇出乙個，選擇第i個高斯分布的概率為w(i)，再由第i個高斯分布
指定高斯分布的個數，給定一組訓練樣本，可以通過期望最大化em演算法確定高斯混合模型的引數。每次迭代時，在e步計算期望值，在m步最大化期望值，如此迴圈交替。
機器學習 GMM高斯混合模型
高斯混合模型 乙個資料集可以由1 n個高斯模型加權求和來生成。採用概率模型來表達資料分布。由於涉及的符號太多，因此演算法詳細推導過程在這份pdf裡面 1.演算法原理 1.1 gmm為什麼需要em演算法 1 無限個高斯分布可以生成任意複雜的資料分布形式，我們試圖通過設定k個高斯模型來建立乙個生成式模型...
機器學習 高斯混合模型GMM和EM演算法
高斯混合模型就是用高斯 概率密度函式 正態分佈 曲線 精確地量化事物，它是乙個將事物分解為若干的基於高斯概率密度函式 正態分佈曲線 形成的模型。高斯混合模型 gmm 顧名思義，就是資料可以看作是從數個單高斯分布 gsm 中生成出來的。雖然我們可以用不同的分布來隨意地構造 xx mixture mod...
混合高斯模型 學習筆記
極大似然估計與em演算法 詳解em演算法與混合高斯模型 gaussian mixture model,gmm 林立民愛洗澡 csdn部落格 gmm 高斯混合模型 以及簡單實現 zjm750617105的專欄 csdn部落格 在乙個gmm裡，bic bayesian information crite...