斯坦福機器學(xué)習(xí)公開課筆記13A——混合高斯模型、混合貝葉斯模型

　　本文對應(yīng)公開課的第13個視頻，這個視頻仍然和EM算法非常相關(guān)，第12個視頻講解了EM算法的基礎(chǔ)，本視頻則是在講EM算法的應(yīng)用。本視頻的主要內(nèi)容包括混合高斯模型(Mixture of Gaussian, MoG)的EM推導(dǎo)、混合貝葉斯模型(Mixture of Naive Bayes，MoNB)的EM推導(dǎo)、因子分析模型(Factor Analysis Model)及其EM求解。由于本章內(nèi)容較多，故而分為AB兩篇，本篇介紹至混合模型的問題。

　　很久沒有寫這個系列的筆記了，各種事情加各種懶導(dǎo)致的。雖然慢但是我還是會堅持把它寫完的，就像一只打不死的小強，也像古人說的那樣，十年可以不將軍，但還需日拱一卒。閑話少說，進入正題。