GMM 由两部分组成——均值向量 (μ) 和协方差矩阵 (Σ)。高斯分布被定义为呈钟形曲线的连续概率分布。高斯分布的另一个名称是正态分布。这是高斯混合模型的图片: EM (Expectation Maximization)算法是由Dempster、Laind和Rubin在1977年提出的一种求参数的极大似然估计方法,可以广泛地应用于处理缺损
1.1、高斯混合模型(GMM)及期望最大(EM)算法 1.1.1、GMM (1)基本概念 (2)模型参数估计 1.1.2、EM算法 1.2、贝叶斯公式 1.2.1、乘法公式 1.2.2、全概率公式 1.2.3、贝叶斯公式 二、代码实现 2.1、E-step 2.2、M-step 2.3、使用KMeans进行参数初始化 2.4、使用scikit-learn提供的GMM 三、参考链接 本文重点...
EM算法全称最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,翻译为期望最大化算法),是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。 在GMM模型中,每个样本所属的组件是隐变量。EM算法通过迭代计算期望(E步)和最大化(M步)来估计模型参数。 STEP 1: 计算期望(E)...
GMM由两个主要部分构成：均值向量（μ）和协方差矩阵（Σ）。高斯分布，亦称正态分布，是一种连续概率分布，其曲线呈钟形。5. EM算法简介 EM算法，由Dempster、Laird和Rubin于1977年提出，是一种在含有缺失数据或噪声的不完整数据情况下，进行参数极大似然估计的方法。EM算法通过E步（期望步）和M步（...
对上述E-step和M-step不断进行迭代,知道我们估计的模型参数收敛(即变化趋近于一个定值)我们即可得到最适合观测数据集的模型参数,者便是EM算法 4.利用EM原理推导GMM(混合高斯模型) 随机变量X是有K个高斯分布混合而成,取各个高斯分布的概率为φ1,φ2...φK,第i个高斯分布的均值为μi,方差为Σi。若观测到随机...
期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法是一种求参数极大似然估计的迭代算法,常用来估计混合密度分布模型的参数.EM算法的主要问题是参数初始化依赖于先验知识且在迭代过程中容易收敛到局部极大值.提出一种新的基于分裂EM算法的GMM参数估计算法,该方法从一个确定的单高斯分布开始,在EM优化过程中逐渐分裂并...
采用粒子群(PSO)算法对改进后的J—A模型进行了分段参数辨识与优化,提高了模型的预测精度。搭建了相应的GMM-FBG交流电流传感系统实验平台,运用所提出的改进的J.A模型对GMM.FBG电流传感器进行了磁滞建模和实验验证。实验及仿真结果证实该模型具有良好的预测性,模型的预测误差在2.5%以内,传感系统的电流测量灵敏度达到...
基于GMM 的期望最大化算法.zip:程序使用 EM 算法找到 GMM 模型的参数并将数据标记为类-matlab开发 lu**ky上传4KB文件格式zipmatlab 该代码由基于模型的数据标记或聚类技术的实现组成。数据的每个元素都被视为随机变量,其概率分布函数为高斯。为了估计模型参数,EM 用于最大化给定数据集的对数似然. 使用EM算法获得的...
把李航老师《统计学习方法》的后几章的算法都用java实现了一遍,实现盒子与球的EM算法,扩展到去GMM训练,后来实现了HMM分词(实现了HMM分词的参数训练)和CRF分词(借用CRF++训练的参数模型),最后利用tensorFlow把BiLSTM+CRF实现了,然后为lucene包装了一个XinAnalyzer -