sklearn em算法
时间: 2023-09-04 07:13:38 浏览: 70
EM算法是期望最大化(Expectation-Maximum)算法的简称。它是一个基础算法,在机器学习领域有广泛的应用。例如,EM算法在隐式马尔科夫算法(HMM)和LDA主题模型的变分推断算法中都扮演着重要角色。在EM算法中,我们会通过迭代的方式来求解含有隐变量的概率模型的参数。其基本思想是:根据当前的参数估计值,通过两个步骤不断迭代,即期望步骤(E-step)和最大化步骤(M-step),来逐渐优化参数估计值,直到收敛到一个局部最优解。EM算法的核心是通过观测数据来间接估计隐变量的值,从而实现对参数的优化。在Python中,可以使用sklearn库中的GaussianMixture类来实现EM算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python机器学习笔记:EM算法](https://blog.csdn.net/weixin_45788869/article/details/106155990)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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