目录 参考blog and 视频 EM算法的定义 一、极大似然 1.1 似然函数 1.2 似然函数举例:已知样本X,求参数θ 1.3 极大似然即最大可能 二、EM算法的理解 ...
EM算法及其应用 一 EM算法及其应用 二 : K means 与 高斯混合模型 EM算法是期望最大化 Expectation Maximization 算法的简称,用于含有隐变量的情况下,概率模型参数的极大似然估计或极大后验估计。EM算法是一种迭代算法,每次迭代由两步组成:E步,求期望 expectation ,即利用当前估计的参数值来计算对数似然函数的期望值 M步,求极大 maximizati ...
2018-07-04 18:36 0 2706 推荐指数:
目录 参考blog and 视频 EM算法的定义 一、极大似然 1.1 似然函数 1.2 似然函数举例:已知样本X,求参数θ 1.3 极大似然即最大可能 二、EM算法的理解 ...
极大似然估计 考虑一个高斯分布\(p(\mathbf{x}\mid{\theta})\),其中\(\theta=(\mu,\Sigma)\)。样本集\(X=\{x_1,...,x_N\}\)中每个样 ...
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算法及其应用(一) EM算法及其应用(二): K-means 与 高斯混合模型 上一篇阐述了EM算法的主要原理,这一篇来看其两大应用 —— K-means 与 高斯混合模型,主要由EM算法的观点出发。 K-means K-means的目标是将样本集划分为K ...
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 ...
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 ...