9.2 混合高斯

2.3.9節(jié)種將高斯混合模型看成高斯分量的簡(jiǎn)單線(xiàn)性疊加，目標(biāo)是提供?類(lèi)比單獨(dú)的高斯分布更強(qiáng)?的概率模型。

（1）高斯混合模型（離散潛在變量）

我們現(xiàn)在使用離散潛在變量來(lái)描述高斯混合模型。這會(huì)讓我們更深刻地認(rèn)識(shí)這個(gè)重要的分布，也會(huì)讓我們開(kāi)始了解期望最?化算法。

?斯混合概率分布可以寫(xiě)成?斯分布的線(xiàn)性疊加的形式，即

找出高斯混合分布的?個(gè)等價(jià)的公式，將潛在變量顯式地寫(xiě)出。

引??個(gè)K和?值隨機(jī)變量z，這個(gè)變量采用“1-of-K”表示方法。
即其中?個(gè)特定的元素 $z$

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的9. 混合模型和EM（2）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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