斯坦福机器学习公开课笔记13A——混合高斯模型、混合贝叶斯模型

本文对应公开课的第13个视频，这个视频仍然和EM算法非常相关，第12个视频讲解了EM算法的基础，本视频则是在讲EM算法的应用。本视频的主要内容包括混合高斯模型(Mixture of Gaussian, MoG)的EM推导、混合贝叶斯模型(Mixture of Naive Bayes，MoNB)的EM推导、因子分析模型(Factor Analysis Model)及其EM求解。由于本章内容较多，故而分为AB两篇，本篇介绍至混合模型的问题。

很久没有写这个系列的笔记了，各种事情加各种懒导致的。虽然慢但是我还是会坚持把它写完的，就像一只打不死的小强，也像古人说的那样，十年可以不将军，但还需日拱一卒。闲话少说，进入正题。