em算法 em算法指的是最大期望算法(Expectation Maximization Algorithm,又译期望最大化算法),是一种 迭代算法,用于含有隐变量(latent variable)的概率参数模型的 最大似然估计或极大后验概率估计 ...
不多说,直接上干货 机器学习十大算法之一:EM算法 即期望最大化算法 。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,因为神能做很多人做不了的事。那么EM算法能解决什么问题呢 或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上,还吸引了那么多世人的目光。 我希望自己能通俗地把它理解或者说明白,但是,EM这个问题感觉真的不 ...
2017-06-08 23:54 1 8861 推荐指数:
em算法 em算法指的是最大期望算法(Expectation Maximization Algorithm,又译期望最大化算法),是一种 迭代算法,用于含有隐变量(latent variable)的概率参数模型的 最大似然估计或极大后验概率估计 ...
一、最大似然估计与最大后验概率 1、概率与统计 概率与统计是两个不同的概念。 概率是指:模型参数已知,X未知,p(x1) ... p(xn) 都是对应的xi的概率 统计是指:模型参数未知,X已知,根据观测的现象,求模型的参数 2、似然函数与概率函数 似然跟概率是同义词,所以似 ...
1. 什么是EM算法 最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又译为期望最大化算法),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性变量。 最大期望算法经过两个步骤交替进行计算, 第一步是计算 ...
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 ...
目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 动态规划法 1 问题描述 给定一排n个硬币,其面值均为正整数c1,c2,...,cn,这些整数并不一定两两不同。请问如何选择硬币,使得在其原始位置互不相邻的条件下,所选硬币的总金额最大。 2 解决方案 ...
playwright chromium 界面模式运行默认窗口尺寸较小,可通过如下方式控制 ...
EM算法是一种迭代算法,用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计。 使用EM算法的原因 首先举李航老师《统计学习方法》中的例子来说明为什么要用EM算法估计含有隐变量的概率模型参数。 假设有三枚硬币,分别记作A, B, C。这些硬币正面出现的概率分别是$\pi,p,q$。进行 ...
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