7-1. Mixture Models and Expectation-Maximization(EM) Algorithm

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< 목차 >

1. 용어정의
2. Introduction

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1. 용어정의

• 피드백 후 작성예정입니다.

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2. Introduction

혼합모델(Mixture model)은 복잡한 확률분포를 알아내는데 활용할 수 있을 분만 아니라, 유사한 분포를 갖는 데이터들끼리 그룹화(Clustering) 하는데도 사용할 수 있다. 이러한 혼합모델의 추정은 아래와 같이 복잡하게 얽혀있는 관측데이터들 사이의 관계를 파악하는데 보다 직관적으로 확인할 수 있다. 

 

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따라서, 앞으로 작성될 7장의 내용에서는 Expectation-Maximization (EM)이라는 Two-step 알고리즘을 통해서 데이터들을 그룹화하고, 가우시안 혼합 분포에 적용하는 대표적 방법들을 설명한다.

 

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