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

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

　　很久沒(méi)有寫(xiě)這個(gè)系列的筆記了，各種事情加各種懶導致的。雖然慢但是我還是會(huì )堅持把它寫(xiě)完的，就像一只打不死的小強，也像古人說(shuō)的那樣，十年可以不將軍，但還需日拱一卒。閑話(huà)少說(shuō)，進(jìn)入正題。