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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群：
人工只能爱好者
你将会学到：
本系列讲解EM及GMM相关知识点，让你对ＥＭ整理流程有清晰的认识，从而应用到工作和面试中。
- 掌握EM算法的整体流程
- 了解GMM高斯混合应用的具体应用
课程简介：
本系列讲解EM及GMM相关知识点，让你对ＥＭ整理流程有清晰的认识，从而应用到工作和面试中。
目录如下：
1.1EM算法之回顾最大似然估计
1.2EM算法之回顾贝叶斯估计
1.3EM算法之回顾K-means算法
1.4EM算法之算法目标引入
1.5EM算法之目标函数转换--利用Jensen不等式
1.6EM算法之目标函数求解--关于Q(z, θ)的表达
1.7EM算法流程
1.8EM算法案例
1.9EM算法应用之GMM(高斯混合模型)的目标函数表示
1.10EM算法应用之GMM(高斯混合模型)的迭代过程
1.11EM算法代码之手动实现GMM迭代过程
1.12EM算法代码之基于sklearn身高性别数据GMM高斯混合聚类实现
展开更多
课程大纲-大白话EM算法--从此爱上EM迭代
第1章EM算法前置知识回顾(32分钟3节)
第2章EM算法讲解(40分钟5节)
第3章EM算法在GMM高斯混合模型上的应用理论篇(22分钟2节)
第4章EM算法在GMM高斯混合模型上的应用代码篇(23分钟2节)
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