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 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 x ... 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 似然函数与概率函数 似然跟概率是同义词,所以似然也是表示概率,但这个概率有些不一样。 似然是指:模型在不同参数下, p x ... p xn 发生的概率 似然估计是指:模型的参数未知, ...
2018-11-25 19:33 0 771 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 ...
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 ...
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 ...
先列明材料: 高斯混合模型的推导计算(英文版): http://www.seanborman.com/publications/EM_algorithm.pdf 这位翻译写成中文版: http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06 ...
title: 最大似然估计和EM算法 date: 2018-06-01 16:17:21 tags: [算法,机器学习] categories: 机器学习 mathjax: true 本文是对最大似然估计和EM算法做的一个总结。 一般来说,事件A发生的概率与某个未知参数\(\theta ...
极大似然算法 本来打算把别人讲的好的博文放在上面的,但是感觉那个适合看着玩,我看过之后感觉懂了,然后实际应用就不会了。。。。 MLP其实就是用来求模型参数的,核心就是“模型已知,求取参数”,模型的意思就是数据符合什么函数,比如我们硬币的正反就是二项分布模型 ...
在 使用最大似然法来求解线性模型(3)-求解似然函数 文章中,我们让 logL 对 w 求一阶偏导数,让偏导数等于0,解出 w,这个 w 就是使logL取最大值的w 那为什么令一阶偏导数等于0,求得的w就能够使 logL 取最大值呢? 在高等数学中,对于一元可导函数f(x)而言,一阶导数 ...
根据 使用最大似然法来求解线性模型(1),待求解的线性模型如下式: tn=wT*xn+ξn 第xn年的百米赛跑的时间tn,与两个参数有关:一个是w,另一个则是该年对应的一个误差值(noise) 在求解w和 ξ 之前,先观察一下误差值的特点: 误差有正有负,是一个 ...