https://blog.csdn.net/kevinoop/article/details/80522477 ...
EM算法收敛性证明: 来源:B站up:shuhuai ,板书 EM expectation maximization algorithm :期望最大算法,分为 期望 和 最大两部分,分别用 E step 和 M step解决。 一 收敛性证明: 其中,Q t 是Q t , t 的简略表达 Q t 是Q t , t 的简略表达 H t ,H t 同理,Q t , t 这样的表达更严谨,因为Q是 t ...
2020-07-08 10:43 0 511 推荐指数:
https://blog.csdn.net/kevinoop/article/details/80522477 ...
标签(空格分隔): 机器学习 (最近被一波波的笔试+面试淹没了,但是在有两次面试时被问到了同一个问题:K-Means算法的收敛性。在网上查阅了很多资料,并没有看到很清晰的解释,所以希望可以从K-Means与EM算法的关系,以及EM算法本身的收敛性证明中找到蛛丝马迹,下次不要再掉坑 ...
上一篇开头说过1983年,美国数学家吴建福(C.F. Jeff Wu)给出了EM算法在指数族分布以外的收敛性证明。 EM算法的收敛性只要我们能够证明对数似然函数的值在迭代的过程中是增加的 即可: 证明: 一直我们的EM算法会极大化这个似然函数L, 问题得证. ...
不多说,直接上干货! 面试很容易被问的:K-Means算法的收敛性。 在网上查阅了很多资料,并没有看到很清晰的解释,所以希望可以从K-Means与EM算法的关系,以及EM算法本身的收敛性证明中找到蛛丝马迹,下次不要再掉坑啊。 EM ...
目录 0. 引论 2. 牛顿法 2.1 单变量牛顿法 2.2 多变量牛顿法 3. 简化牛顿法 3.1 平行弦法 ...
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 ...
查找华为OSPF配置命令,发现以下几条加速OSPF收敛的方法: 1、设置OSPF LSA接收的时间间隔和LSA更新时间间隔。对于网络稳定对路由收 敛时间要求高的环境,可为0。对于网络或路由频繁震荡的环境,设为0会 过多占据带宽和交换机资源。 2、Hellointerval越小虽然更快发现 ...
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 ...