三硬币模型 python实现 ...
问题原型 假设有三枚硬币,记为A,B,C,这三枚硬币出现正面的概率分别是 pi , p 和 q 。在掷硬币实验过程中,先掷硬币A,如果其结果为正面,则选择硬币B,反面则选择C 然后掷选中的硬币,记录其出现的结果。独立地重复 n 次实验,我们得到一个观测结果,比如说 , , , , , , , , , 。假设只能观测到掷硬币的结果,不知道掷硬币的过程,求解三枚硬币出现正面的概率,即求解 pi , p ...
2020-01-11 18:07 0 836 推荐指数:
三硬币模型 python实现 ...
题目说明: 现有八枚银币a b c d e f g h,已知其中一枚是假币,其重量不同于真币,但不知是较轻或较重,如何使用天平以最少的比较次数,决定出哪枚是假币,并得知假币比真币较轻或较重。 题目解析: 单就求假币的问题是不难,但问题限制使用最少的比较次数,所以我们不能以单纯的回圈比较 ...
1 EM算法的引入 1.1 EM算法 1.2 EM算法的导出 2 EM算法的收敛性 3EM算法在高斯混合模型的应用 3.1 高斯混合模型Gaussian misture model 3.2 GMM中参数估计的EM算法 4 EM推广 4.1 F函数 ...
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 ...
今天不太想学习,炒个冷饭,讲讲机器学习十大算法里有名的EM算法,文章里面有些个人理解,如有错漏,还请读者不吝赐教。 众所周知,极大似然估计是一种应用很广泛的参数估计方法。例如我手头有一些东北人的身高的数据,又知道身高的概率模型是高斯分布,那么利用极大化似然函数的方法可以估计出高斯分布 ...
【机器学习】EM算法详细推导和讲解 今天不太想学习,炒个冷饭,讲讲机器学习十大算法里有名的EM算法,文章里面有些个人理解,如有错漏,还请读者不吝赐教。 众所周知,极大似然估计是一种应用很广泛的参数估计方法。例如我手头有一些东北人的身高的数据,又知道身高的概率模型是高斯分布,那么利用极大化 ...
注:本文是对《统计学习方法》EM算法的一个简单总结。 1. 什么是EM算法? 引用书上的话: 概率模型有时既含有观测变量,又含有隐变量或者潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量,可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数,但是当模型含有隐藏变量时,就不能简单使用 ...
最近接触了pLSA模型,该模型需要使用期望最大化(Expectation Maximization)算法求解。 本文简述了以下内容: 为什么需要EM算法 EM算法的推导与流程 EM算法的收敛性定理 使用EM算法求解 ...