机器学习十大经典算法：另辟蹊径EM算法+高斯混合模型图像像素分割实战——Nemo鱼图像分割（python代码+详细注释）
日期： 2020-10-24 分类： 跨站数据测试 329次阅读
前言
今天程序员节，据说发博客会有1024勋章，所以就来整理一下笔者模式识别课第一次大作业的第二道题——用EM算法来做Nemo鱼图像像素分割。网上看了很多关于EM算法的分析，大多都涉及很复杂的数学推导，包括要用凸函数的不等关系，要证单调性收敛性等，看了很久也没有理太清楚。在这里分享一种形象化理解EM算法的方法，来源于笔者的模式识别老师。她将EM算法看成是反复进行贝叶斯决策和最大似然估计的过程，当参数变化小于某个阈值时，算法收敛到局部最优值。并附笔者所写代码，供大家参考。贝叶斯理论与实战和最大似然估计在以下两篇博客中已经详细介绍。由于本文严格继承于 除特别声明，本站所有文章均为原创，如需转载请以超级链接形式注明出处：SmartCat's Blog
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