原文:EM算法:入门案例

概率分布 种实验结果 E E E E 记录它们发生的次数 y y y y 记录次数结果 种结果发生的概率 frac frac theta frac frac theta frac frac theta frac theta 求 theta 的估计值 法 :采用最大似然估计 L theta frac y y y y y y y y frac frac theta y frac frac theta ...

2019-08-22 18:30 0 608 推荐指数:

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EM算法

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; ...

Fri Mar 17 21:13:00 CST 2017 4 2028
EM算法

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 ...

Fri Nov 01 02:59:00 CST 2019 0 352
EM算法

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 ...

Sun Aug 05 17:39:00 CST 2012 4 27771
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 ...

Mon Jul 14 03:48:00 CST 2014 0 3062
EM算法原理

转自:https://www.cnblogs.com/Gabby/p/5344658.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 1、极大似然估计 (1)举例说明:经典问题——学生身高问题   我们需要调查我们学校 ...

Sun Sep 02 20:23:00 CST 2018 0 11280
EM算法-完整推导

前篇已经对EM过程,举了扔硬币和高斯分布等案例来直观认识了, 目标是参数估计, 分为 E-step 和 M-step, 不断循环, 直到收敛则求出了近似的估计参数, 不多说了, 本篇不说栗子, 直接来推导一波. Jensen 不等式 在满足: 一个 concave 函数, 即 形状 ...

Wed Dec 18 08:45:00 CST 2019 0 922
GMM及EM算法

GMM及EM算法 标签(空格分隔): 机器学习 前言: EM(Exception Maximizition) -- 期望最大化算法,用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计; GMM(Gaussian Mixture Model) -- 高斯混合模型,是一种多个 ...

Fri Jul 29 23:59:00 CST 2016 0 1532
 
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