从最大似然函数 到 EM算法详解
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 ...
原文：从似然函数到EM算法(附代码实现)
. 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， 第一步是计算期望 E ，利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值 第二步是最大化 M ，最大化在E步上求得的最大似然值来计算 ...
2019-07-21 12:16 0 1038 推荐指数：
相关推荐
极大似然估计和EM算法
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 ...
最大似然估计与期望最大化（EM）算法
一、最大似然估计与最大后验概率 1、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(x1) ... 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 2、似然函数与概率函数 似然跟概率是同义词，所以似 ...
GMM的EM算法实现
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 ...
EM算法的python实现
本文参考自：https://www.jianshu.com/p/154ee3354b59 和 李航博士的《统计学习方法》 1. 2. 创建观测结果数据 def createData ...
4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现
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 EM的前3篇博文分别从数学基础、EM通用算法原理、EM的高斯混合模型的角度介绍了EM算法 ...
EM（最大期望）算法推导、GMM的应用与代码实现
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 ...
机器学习基础知识笔记（一）-- 极大似然估计、高斯混合模型与EM算法
似然函数 常说的概率是指给定参数后，预测即将发生的事件的可能性。拿硬币这个例子来说，我们已知一枚均匀硬币的正反面概率分别是0.5，要预测抛两次硬币，硬币都朝上的概率： H代表Head，表示头朝上 p(HH | pH = 0.5) = 0.5*0.5 = 0.25. 这种写法其实有点误导 ...