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; ...
转自http: blog.csdn.net zouxy article details 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,因为神能做很多人做不了的事。那么EM算法能解决什么问题呢 或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上,还吸引了那么多世人的目光。 我希望自己能通俗地把 ...
2019-10-31 18:59 0 352 推荐指数:
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; ...
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 ...
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 ...
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 ...
三硬币模型 python实现 ...
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 ...
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 ...
最大期望算法:EM算法。 在统计计算中,最大期望算法(EM)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藏变量。 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,计算其最大似然估计值; 第二步是最大化(M ...