机器学习入门之机器学习笔记—独立成分分析
小标 2018-10-15 来源 : 阅读 1131 评论 0

摘要:本文主要向大家介绍了机器学习入门之机器学习笔记—独立成分分析,通过具体的内容向大家展现,希望对大家学习机器学习入门有所帮助。

本文主要向大家介绍了机器学习入门之机器学习笔记—独立成分分析,通过具体的内容向大家展现,希望对大家学习机器学习入门有所帮助。

本文介绍独立成分分析(ICA),同 PCA 类似,我们是要找到一个新的基来表示数据,但目的就不一样了。

鸡尾酒会问题:n 个人在一个 party 上同时说话,n 个麦克风放置在房间的不同位置,因为每个麦克风跟每个人的距离都不一样,所以它们记录的说话者重叠的声音也不一样。根据麦克风记录的声音,如何分离出 n 个说话者的声音呢?
为形式化这个问题,我们想象有一些数据 s∈R 是从 n 个独立的源生成的,我们观察到的是
x=As,
矩阵 A 是未知的,被称作混合矩阵,通过不断观察得到的是 {x(i);=1,...,m},我们的目标是找到生成数据(x(i)=As(i))的源 s(i)。
在鸡尾酒问题中,s(i) 是个 n 维向量,sj(i) 是讲话者 j 在时间 i 发出的声音, x(i) 也是个 n 维向量,xj(i) 是麦克风 j 在时间点 i 记录的声音。

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