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 ...
原创博客,转载请注明出处 Leavingseasonhttp: www.cnblogs.com sylvanas p .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算法不像一些常见的机器学习算法例如logistic regression, decision tree,只要把数据的输入输出格式固定了,直接调用工具包就可以使 ...
2015-12-17 17:25 0 20088 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
文章目录 1. 前言 2.基础数学知识 2.1.凸函数 2.2.Jensen不等式 3.EM算法所解决问题的例子 4.EM算法 ...
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 ...
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 ...
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 ...
0、废话 一直ym传说中的kmp算法能以最坏线性的时间复杂度搞定字符串匹配, 开始动手看才知道kmp中的K居然是Donald.E.Knuth,《计算机程序设计艺术》的作者。 好吧,继续ym…… 1、传统的字符串匹配算法 2、传统字符串匹配算法的性能问题 用模式串P去匹配 ...