iLQG 中的动力学一阶微分/图文 - 墨之科技

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iLQG 中的动力学一阶微分

使用高斯混合模型（Gaussian mixture model），采用 EM 算法。

EM 算法

E-step固定模型参数通过数学模型求解隐变量，M-step根据E-step求得的隐变量在通过最大似然估计最大化似然函数从而求出模型的参数。

k-mean 算法

k 个均值作为中心

for

1. 最近距离归类（M-step）

2. 求新均值（E-step）

高斯混合模型

fit

predict

E 步

直观理解就是我们已经知道了样本 xi

，那么它是由哪个模型产生的呢？

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