本文作为em算法在图模型中的一个应用，推导plsa的em算法。 1 em算法 em算法是解决一类带有隐变量模型的参数估计问题。 1.1 模型的定义 输入样本为，对应的隐变量为。待估计的模型参数为，目标为极大化似然函数 对于上式的优化，不能通过直接对进行求导，因为一旦求导，就有 ...

文章分类:综合技术 1. 引子 Bag-of-Words 模型是NLP和IR领域中的一个基本假设。在这个模型中，一个文档( ...

PLSA模型 PLSA和LDA很像，都属于主题模型，即它们都认为上帝在写文章时先以一定概率选择了一个主题，然后在这主题下以一定概率选择了一个词，重复这个过程就完成了一篇文章，即$p(d_i,w_j)=p(z_k|d_i)p(w_j|z_k)$，其中$d$表示文章，$w$表示词，$z$表示主题 ...

算法，在此梳理一下。全文主要包括： 　　1）EM算法背景介绍； 　　2）EM算法原理推导； ...

本文试图用最简单的例子、最浅显的方式说明EM（Expectation Maximization）算法的应用场景和使用方法，而略去公式的推导和收敛性的证明。 以下内容翻译自《Data-Intensive Text Processing with MapReduce》。 Maximum ...

转自http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8537620/ 机器学习十大算法之一：EM算法。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做 ...

在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明 ...

转自：https://www.cnblogs.com/Gabby/p/5344658.html 我讲EM算法的大概流程主要三部分：需要的预备知识、EM算法详解和对EM算法的改进。 一、EM算法的预备知识 1、极大似然估计 （1）举例说明：经典问题——学生身高问题 　　我们需要调查我们学校 ...