prml lecture09a kmeans gmm模式識別與機(jī)器學(xué)習(xí)

PatternRecognition&Machine信息與通 網(wǎng)絡(luò)搜索教信息與通 網(wǎng)絡(luò)搜索教中郵電大問題提混合模型與EM算法內(nèi)問題提混合模型EM模式識別與機(jī)器學(xué)-PatternRecognition&Machine

模式識別與智能系 C.G. 引入隱變量引入隱變量有助于利用可處理的聯(lián)合分去表達(dá)相對復(fù)雜的邊ization:EM)算法實(shí)現(xiàn)模式識別與機(jī)器學(xué)-PatternRecognition&Machine

模式識別與智能系 C.G. 給定N個數(shù)據(jù)點(diǎn){x1給定N個數(shù)據(jù)點(diǎn){x1目標(biāo)為劃分成K每簇的中心記為二值指示向量用于1:K的硬指派(hard目標(biāo)函數(shù)模式識別與機(jī)器學(xué)-PatternRecognition&Machine

模式識別與智能系 C.G. k-均值聚類算法：EM算模式識別 k-均值聚類算E-stepandM-模式識別與機(jī)器學(xué)-PatternRecognition&Machine

模式識別與智能系 C.G. 實(shí)現(xiàn)形k-均值聚類實(shí)現(xiàn)形Onlinek-generaldistortion模式識別與機(jī)器學(xué)-PatternRecognition&Machine

模式識別與智能系 C.G. 圖像分割和壓縮圖像分割和壓縮模式識別與機(jī)器學(xué)-PatternRecognition&Machine

模式識別與智能系 C.G. 問題提混合模型與EM算法內(nèi)問題提混合模型EM模式識別與機(jī)器學(xué)-PatternRecognition&Machine

模式識別與智能系 C.G. GMM中的隱變混合模型如果數(shù)據(jù)點(diǎn)xn屬于第j 分量，那么znj=1；則為p(x,z)=模式識別與機(jī)器學(xué)-PatternRecognition&Machine

模式識別與智能系

C.G. GMM中用于指示各個數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于哪 分模式識別與機(jī)器學(xué)-PatternRecognition&Machine

模式識別與智能系 C.G. GMM中的隱變Ancestralsampling生成隨機(jī)樣本然后由條件概率p(x|z)生成首先由z的先驗(yàn)概然后由條件概率p(x|z)生成k生成數(shù)x的響模式識別與機(jī)器學(xué)k生成數(shù)x的響

模式識別與智能系 C.G.

Complete plete模式識別與機(jī)器學(xué)-PatternRecognition&Machine

模式識別與智能系 C.G. GMM對數(shù)似然(loglikelihood)主 奇異性當(dāng)分量“坍塌可辨識問題存在k!個等價對數(shù)函數(shù)之內(nèi)涉及到對k沒有閉模式識別與機(jī)器學(xué)-PatternRecognition&Machine

模式識別與智能系 C.G. 期望最大期望最大化(EM)對數(shù)似對于均值向量模式識別與機(jī)器學(xué)-PatternRecognition&Machine

模式識別與智能系 C.G. GMM模式識別與機(jī)器學(xué)-PatternRecognition&Machine

模式識別與智能系 C.G. EM算法用 模式識別與機(jī)器學(xué)-PatternRecognition&Machine

模式識別與智能系 C.G. EM算法用 混合模模式識別與機(jī)器學(xué)-PatternRecognition&Machine

模式識別與智能系 C.G. 問題提混合模型與EM算法內(nèi)問題提混合模型 模式識別與機(jī)器學(xué)-PatternRecognition&Machine

模式識別與智能系 C.G. EM算法的另一種觀模式識別與機(jī)器學(xué)-PatternRecognition&Ma