混合和EM算法中讨论的高斯混合就是典型的含有隐变量的例子,已经给出EM算法在高斯混合模型中的运用,下面 ...
转自:https: www.cnblogs.com Gabby p .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 极大似然估计 举例说明:经典问题 学生身高问题 我们需要调查我们学校的男生和女生的身高分布。 假设你在校园里随便找了 个男生和 个女生。他们共 个人。将他们按照性别划分为两组,然后先统计抽样得到的 个男生的身高。 ...
2018-09-02 12:23 0 11280 推荐指数:
混合和EM算法中讨论的高斯混合就是典型的含有隐变量的例子,已经给出EM算法在高斯混合模型中的运用,下面 ...
EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域算法的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM), LDA主题模型的变分推断等等。本文就对EM算法的原理做一个总结。 1. EM算法要解决的问题 我们经常会从样本 ...
曾为培训讲师,由于涉及公司版权问题,现文章内容全部重写,地址为https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相关更新 ...
1. EM算法-数学基础 2. EM算法-原理详解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 概率模型有时既含有观测变量(observable variable),又含有隐变量或潜在 ...
参考: 从最大似然到EM算法浅解 (EM算法)The EM Algorithm EM算法的九层境界:Hinton和Jordan理解的EM算法 在EM算法的证明中,其实比较好理解,总结如下: 从最大似然估计出发 ====> 将隐变量暴露出来,写出累加/积分的 形式 ...
EM算法有很多的应用: 最广泛的就是GMM混合高斯模型、聚类、HMM等等. The EM Algorithm 高斯混合模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法 EM算法 求最大似然函数估计值的一般步骤: (1)写出似然函数; (2)对似然函数取对数,并整理 ...
用。 二、算法 1. 前言 1.1 EM会涉及一些数学知识,比如最大似然估计和Jensen不等式等知 ...
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; ...