EM算法学习笔记_1(对EM算法的简单理解)
因做实验的需要，最近在学习EM算法，算法介绍的资料网上是有不少，可是没有一篇深入浅出的介绍，算法公式太多，比较难懂，毕竟她是ML领域10大经典算法之一 ,且一般是结合GMM模型的参数估计来介绍EM的。看过不少EM的资料，现将自己对EM算法用稍微通俗点的文字写下来，当然你可以用GMM这个具体 ...
原文：EM算法学习笔记_2(opencv自带EM sample学习)
实验说明： 在上一讲EM算法学习笔记 对EM算法的简单理解 中已经用通俗的语言简单的介绍了下EM算法，在这一节中就采用opencv自带的一个EM sample来学习下opencv中EM 算法类的使用，顺便也体验下EM 算法的实际应用。 环境：Ubuntu . Qt . . QtCreator . opencv . . 在这里需要使用 个与EM算法有关的类，即CvEM和CvEMParams，这 个 ...
2012-07-16 08:31 2 7835 推荐指数：
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转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/gufeiyang 首先考虑这么一个问题。操场东边有100个男生，他们的身高符合高斯分布。操场西边有10 ...
Expectation maximization - EM算法学习总结
原创博客，转载请注明出处 Leavingseason http://www.cnblogs.com/sylvanas2012/p/5053798.html EM框架是一种求解最大似然概率估计的方法。往往用在存在隐藏变量的问题上。我这里特意用"框架"来称呼它，是因为EM算法不像一些常见 ...
EM算法学习(Expectation Maximization Algorithm)
一、前言 这是本人写的第一篇博客，是学习李航老师的《统计学习方法》书以及斯坦福机器学习课Andrew Ng的EM算法课后，对EM算法学习的介绍性笔记，如有写得不恰当或错误的地方，请指出，并多多包涵，谢谢。另外本人数学功底不是很好，有些数学公式我会说明的仔细点的，如果数学基础好，可直接 ...
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极大似然估计 考虑一个高斯分布\(p(\mathbf{x}\mid{\theta})\)，其中\(\theta=(\mu,\Sigma)\)。样本集\(X=\{x_1,...,x_N\}\)中每个样 ...
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，是很多机器学习领域的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM），LDA主题模型的变分推断算法等等。本文对于EM算 ...
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机器学习-EM算法
最大期望算法 EM算法的正式提出来自美国数学家Arthur Dempster、Nan Laird和Donald Rubin，其在1977年发表的研究对先前出现的作为特例的EM算法进行了总结并给出了标准算法的计算步骤，EM算法也由此被称为Dempster-Laird-Rubin算法。1983年 ...