GMM(高斯混合模型)

问题引入:(图中的方差实为标准差)

随机挑选10000位志愿者,测量他们的身高;若样本中存在男性和女性,身高分别服从机器学习笔记19-EM算法机器学习笔记19-EM算法,试估计机器学习笔记19-EM算法

假设随机变量X是由K个高斯分布混合而成,取各个高斯分布的概率为机器学习笔记19-EM算法,第i个高斯分布的均值为机器学习笔记19-EM算法,标准差为机器学习笔记19-EM算法。若观测到随机变量X的一系列样本x1,x2,x2......xn,试估计参数机器学习笔记19-EM算法

此时,对数似然函数为:(是不能直接求导的)

机器学习笔记19-EM算法

下面分为两步:开始的时候主观设定机器学习笔记19-EM算法的参数值,然后进行优化

机器学习笔记19-EM算法

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最后得到的是局部最优值,与开始时候主观设定的参数值有关。

 

 

 

 

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