EM算法收敛性证明: 来源:B站up:shuhuai008,板书 EM(expectation maximization algorithm):期望最大算法,分为 ...
一 EM算法概述 EM算法 Expectation Maximization Algorithm,期望极大算法 是一种迭代算法,用于求解含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计 MLE 或极大后验概率估计 MAP 。EM算法是一种比较通用的参数估计算法,被广泛用于朴素贝叶斯 GMM 高斯混合模型 K means K均值聚类 和HMM 隐马尔科夫模型 的参数估计。 隐变量是指不能被直接观察到,但是对系 ...
2019-05-11 23:54 0 918 推荐指数:
EM算法收敛性证明: 来源:B站up:shuhuai008,板书 EM(expectation maximization algorithm):期望最大算法,分为 ...
3.3 用团树传播算法计算变量 X 的边缘概率 3.4 求概率图所有节点的边缘概率 四 ...
三硬币模型 python实现 ...
过去的一段时间里,忙于考试、忙于完成实验室要求的任务、更忙于过年,很长时间没有以一种良好的心态来回忆、总结自己所学的东西了。这几天总在想,我应该怎么做。后来我才明白,应该想想我现在该做什么,所以我开始写这篇博客了。这将是对概率图模型的一个很基础的总结,主要参考了《PATTERN ...
@ 目录 一、简介 二、算法流程 三、BP 算法与Bethe 聚类图 四、BP 算法与团树传播算法的联系 一、简介 二、算法流程 节点势函数初始化; 所有消息初始化为 1; 选取所有边,迭代更新 ...
在之前的消息传递算法中,谈到了聚类图模型的一些性质。其中就有消息不能形成闭环,否则会导致“假消息传到最后我自己都信了”。为了解决这种问题,引入了一种称为团树(clique tree)的数据结构,树模型没有图模型中的环,所以此模型要比图模型更健壮,更容易收敛。 1.团树模型 链模型是一种 ...
概率图模型 概率图模型把基于图的表示作为在高维空间上紧凑编码复杂分布的基础. 下图中, 节点 (或椭圆) 与问题中的变量对应, 而边与它们之间的直接概率交互对应: 在线查询: http://pgm.stanford.edu/ 中译本: 概半图模型:原理与技术 / (美国 ...
引言 机器学习中的许多常见问题是彼此独立数据点的分类。例如,给定图像,预测它是包含猫还是狗,或者给出手写字符的图像,预测它是0到9中的哪个数字。然而,事实证明,许多问题不适合上述框架。例如,给定 ...