化简可得求解公式: \mu = (\mu_1,\mu_2,...,\mu_d)\\ \mu_j=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^nX_{i,j}.\\ j=1,2,...,d.\\ \Sigma = [a_{r,c}]\\ a_{r,c}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n (X_{i,r}-\mu_r)^T(X_{i,c}-\mu_c)\\ r=1,2,...,d.\\ c=1,2,...
使用潜变量解释观测变量的数学模型,称之为潜变量模型 潜变量模型将不完全数据(观测数据)的边缘分布转换成容易处理的完全数据(观测数据+潜变量)的联合分布。 观测变量:可以观测到的 潜变量:需要通过模型和观测变量进行推断的 对于上图,这些点可以直接观测出来,属于观测变量,而对于这些点的分类却需要进行推理,故属于潜...
C++/java/python系列的语言,函数可以有默认值,通常类似如下的形式: funtion_name (param1, param2=default_value, ...) 到了matlab下发现并不能这样写.那是不是说matlab中希望函数有默认参数,就一定要很麻烦地,使用nargin来辅助实现呢?比如: % 第三个参数有默认值 function [result]=some_fun(param1, param...
混合高斯模型（GMM）多个peak 多元高斯分布密度函数，整体一个peak?
神经网络之所以强大,在于它强大的模拟能力。理论上,它可以以无限小的误差模拟任意函数。 也就是说,可以利用神经网络构建任意函数,得到任意算法。 这里使用一些可视化的样例,帮助大家获得一些直观的理解。 02 一元函数的模拟 直线 这个是最简单的情况,我们使用一个不带激活函数的神经元即可模拟。
神经网络之所以强大,在于它强大的模拟能力。理论上,它可以以无限小的误差模拟任意函数。 也就是说,可以利用神经网络构建任意函数,得到任意算法。 这里使用一些可视化的样例,帮助大家获得一些直观的理解。 02 一元函数的模拟 直线 这个是最简单的情况,我们使用一个不带激活函数的神经元即可模拟。
混合高斯模型（GMM）与“多元高斯分布密度函数”有什么关系？GMM里面的每一个高斯分布可以都是多元高斯...