原理 对于没有约束限制的优化问题,可以每次仅更新函数中的一维,固定其他参数,迭代多次以达到求解优化函数的目的。 (W表示待求凸函数,α向量是待求解) 具体过程如下 ...
原文地址: https: www.cnblogs.com to creat p .html 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 ...
2018-06-02 21:57 0 959 推荐指数:
原理 对于没有约束限制的优化问题,可以每次仅更新函数中的一维,固定其他参数,迭代多次以达到求解优化函数的目的。 (W表示待求凸函数,α向量是待求解) 具体过程如下 ...
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 ...
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 ...
1、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 ...
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 ...
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 ...
概率分布 4种实验结果 \(E_1\) \(E_2\) \(E_3\) \(E_4\) 记录它们发生的次数 ...