原文:最大期望算法(EM)

. 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 ...

2021-03-31 11:22 0 336 推荐指数:

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EM算法--期望最大算法

em算法 em算法指的是最大期望算法(Expectation Maximization Algorithm,又译期望最大算法),是一种 迭代算法,用于含有隐变量(latent variable)的概率参数模型的 最大似然估计或极大后验概率估计 ...

Fri Nov 10 01:25:00 CST 2017 0 1892
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 ...

Mon Nov 26 03:33:00 CST 2018 0 771
EM算法——最大期望算法(Expectation-maximization algorithm)

最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又译期望最大算法)在统计中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计。 在统计计算中,最大期望EM算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计 ...

Wed Mar 21 23:21:00 CST 2012 0 8415
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 ...

Mon Jun 22 05:05:00 CST 2020 0 1626
EM期望最大化)算法初步认识

  不多说,直接上干货!   机器学习十大算法之一:EM算法(即期望最大算法)。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 ...

Fri Jun 09 07:54:00 CST 2017 1 8861
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 ...

Thu Jun 15 02:10:00 CST 2017 0 4830
数据挖掘经典算法——最大期望算法

算法定义 最大期望算法(Exception Maximization Algorithm,后文简称EM算法)是一种启发式的迭代算法,用于实现用样本对含有隐变量的模型的参数做极大似然估计。已知的概率模型内部存在隐含的变量,导致了不能直接用极大似然法来估计参数,EM算法就是通过迭代逼近 ...

Thu Jun 19 22:46:00 CST 2014 0 9713
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
 
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