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 ...

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 ...

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 ...

三硬币模型 python实现 ...

前篇已经对EM过程,举了扔硬币和高斯分布等案例来直观认识了, 目标是参数估计, 分为 E-step 和 M-step, 不断循环, 直到收敛则求出了近似的估计参数, 不多说了, 本篇不说栗子, 直接来推导一波. Jensen 不等式 在满足: 一个 concave 函数, 即 形状 ...

GMM及EM算法 标签（空格分隔）： 机器学习 前言： EM(Exception Maximizition) -- 期望最大化算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计； GMM(Gaussian Mixture Model) -- 高斯混合模型，是一种多个 ...

最大期望算法：EM算法。 在统计计算中，最大期望算法（EM）是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。 最大期望算法经过两个步骤交替进行计算： 第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计，计算其最大似然估计值； 第二步是最大化（M ...