机器学习算法进阶——EM算法理论、实践

1237-曾同学

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EM算法

最大似然估计

机器学习算法进阶——EM算法理论、实践【按照MLE的过程分析】
机器学习算法进阶——EM算法理论、实践【化简对数似然函数】
机器学习算法进阶——EM算法理论、实践【参数估计的结论】
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Jensen不等式(f是凸函数)

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EM算法引入

【随机变量无法直接(完全)观测到】
机器学习算法进阶——EM算法理论、实践机器学习算法进阶——EM算法理论、实践【建立目标函数】

机器学习算法进阶——EM算法理论、实践【第一步:估算数据来自哪个组份】
机器学习算法进阶——EM算法理论、实践【第二步:估计每个组份的参数】
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EM算法的提出

机器学习算法进阶——EM算法理论、实践【通过最大似然估计建立目标函数】
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从理论公式推导GMM

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附:pLSA算法

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原文地址:《机器学习算法进阶——EM算法理论、实践》 发布于2020-11-23

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