原文: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,可直接略过。 二 基础数学知识 在正式介绍EM算法之前,先介绍推导EM算法用到的数学基础知识,包括凸函数,Jensen不等 ...

2013-04-05 22:02 7 10518 推荐指数:

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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 ...

Fri Dec 18 01:25:00 CST 2015 0 20088
EM算法expectation maximization

EM算法简述 EM算法是一种迭代算法,主要用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计,或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步完成: E步,求期望 M步,求极大。 EM算法的引入 如果概率模型的变量都是观测变量,那么给定数据,可以直接用极大似然估计法或贝叶斯估计法估计 ...

Wed Dec 27 09:41:00 CST 2017 0 1180
EM算法(Expectation Maximization)

1 极大似然估计 假设有如图1的X所示的抽取的n个学生某门课程的成绩,又知学生的成绩符合高斯分布f(x|μ,σ2),求学生的成绩最符合哪种高斯分布,即μ和σ2最优值是什么? 图1 学生成 ...

Fri Jul 19 09:20:00 CST 2013 2 7949
EM算法——最大期望算法Expectation-maximization algorithm

最大期望算法Expectation-maximization algorithm,又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计。 在统计计算中,最大期望(EM算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计 ...

Wed Mar 21 23:21:00 CST 2012 0 8415
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 ...

Sun Jul 15 02:20:00 CST 2012 6 8190
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_1(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 ...

Mon Jul 16 16:31:00 CST 2012 2 7835
Meanshift算法学习

ref:参考自:这里(目标跟踪) Meanshift图像分割:这里 最近看到FT算法使用meanshift算法进行显著图的分割,于是就来学习他的姿势 对于集合中的每一个元素,对它执行下面的操作:把该元素移动到它邻域中所有元素的特征值的均值的位置,不断重复直到收敛。 准确的说,不是真正 ...

Wed Mar 22 22:19:00 CST 2017 0 1430
 
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