Что такое скрытые (ненаблюдаемые) данные? а что такое скрытые данные в GMM?
Я изучаю EM алгоритм и GMM вместе
На самом деле, я не могу понять это об алгоритме EM в Wiki
The EM algorithm is used to find the maximum likelihood parameters of a statistical model in cases where the equations cannot be solved directly. Typically these models involve latent variables in addition to unknown parameters and known data observations.
до сих пор мне любопытно узнать о скрытых переменных в этом контексте.
That is, either there are missing values among the data, or the model can be formulated more simply by assuming the existence of additional unobserved data points.
и это предложение, вы бы дали простой пример о пропущенных или ненаблюдаемых данных?
К сожалению, в вики есть пример, но мне трудно понять непосредственно эту концепцию.
и мне любопытно узнать о скрытых данных в модели гауссовой смеси.
Я думаю, что среднее значение, ковариация и весовой коэффициент являются неизвестными параметрами.
Так что же такое скрытые данные в модели гауссовой смеси?
Или моя идея не так?