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; ...
MM 算法: MM算法是一种迭代优化方法,利用函数的凸性来寻找它们的最大值或最小值。 MM表示 majorize minimize MM 算法 或 minorize maximize MM 算法 ,取决于需要的优化是最大化还是最小化。 MM本身不是算法,而是一种如何构造优化算法的描述。 MM算法的思想是不直接对目标函数求最优化解,转而找到一个目标函数的替代函数,对这个替代函数求解。每迭代一次,根 ...
2018-01-28 19:59 0 2143 推荐指数:
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; ...
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 ...
EM算法浅析,我准备写一个系列的文章: EM算法浅析(一)-问题引出 EM算法浅析(二)-算法初探 一、EM算法简介 在EM算法之一--问题引出中我们介绍了硬币的问题,给出了模型的目标函数,提到了这种含隐变量的极大似然估计要用EM算法解决,继而罗列了EM算法的简单过程,当然最后 ...
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 ...