j*****n
发帖数: 1545 | 1 我有n个 gaussian mixture model training data， 假设已知每个model都是2个
gaussian model 的混合。
我用 EM 把这些gauss的mean和var都算出来了。
现在我有一个新的mixture model， 假设也是2个gauss的混合，通过EM我也把这2个
gauss的mean和var算出来了。
我想利用前面那n个 mixture gaussian的 mean和var 来估计一下这个新model的mean，
var的概率。
我一开始想的是把training的gaussian mixture 的2n个mean, 2n个var 分开来，第一
个gauss的mean 和 var组成一个2维的概率分布， 第二个gauss的mean和var组成另一个
2维的概率分布， 然后再分别计算新 model的2个gauss的 P1[mean,var], P2[mean,var
].
感觉这样做不对头。
不知道我说清楚没有... | P********e
发帖数: 2610 | 2 em就是用来估算mean and variance
不明白为什么用model来估算
var
【在 j*****n 的大作中提到】
: 我有n个 gaussian mixture model training data， 假设已知每个model都是2个
: gaussian model 的混合。
: 我用 EM 把这些gauss的mean和var都算出来了。
: 现在我有一个新的mixture model， 假设也是2个gauss的混合，通过EM我也把这2个
: gauss的mean和var算出来了。
: 我想利用前面那n个 mixture gaussian的 mean和var 来估计一下这个新model的mean，
: var的概率。
: 我一开始想的是把training的gaussian mixture 的2n个mean, 2n个var 分开来，第一
: 个gauss的mean 和 var组成一个2维的概率分布， 第二个gauss的mean和var组成另一个
: 2维的概率分布， 然后再分别计算新 model的2个gauss的 P1[mean,var], P2[mean,var
| j*****n
发帖数: 1545 | 3 我用EM把 mean, var算出来了， 我想用training data构建一个pdf来估计一下这个
mean 和 var的概率 |
|
