因做實驗的需要,最近在學習EM算法,算法介紹的資料網上是有不少,可是沒有一篇深入淺出的介紹,算法公式太多,比較難懂,畢竟她是ML領域10大經典算法之一 ,且一般是結合GMM模型的參數估計來介紹EM的。看過不少EM的資料,現將自己對EM算法用稍微通俗點的文字寫下來,當然你可以用GMM這個具體 ...
實驗說明: 在上一講EM算法學習筆記 對EM算法的簡單理解 中已經用通俗的語言簡單的介紹了下EM算法,在這一節中就采用opencv自帶的一個EM sample來學習下opencv中EM 算法類的使用,順便也體驗下EM 算法的實際應用。 環境:Ubuntu . Qt . . QtCreator . opencv . . 在這里需要使用 個與EM算法有關的類,即CvEM和CvEMParams,這 個 ...
2012-07-16 08:31 2 7835 推薦指數:
因做實驗的需要,最近在學習EM算法,算法介紹的資料網上是有不少,可是沒有一篇深入淺出的介紹,算法公式太多,比較難懂,畢竟她是ML領域10大經典算法之一 ,且一般是結合GMM模型的參數估計來介紹EM的。看過不少EM的資料,現將自己對EM算法用稍微通俗點的文字寫下來,當然你可以用GMM這個具體 ...
轉載請注明出處: http://www.cnblogs.com/gufeiyang 首先考慮這么一個問題。操場東邊有100個男生,他們的身高符合高斯分布。操場西邊有10 ...
原創博客,轉載請注明出處 Leavingseason http://www.cnblogs.com/sylvanas2012/p/5053798.html EM框架是一種求解最大似然概率估計的方法。往往用在存在隱藏變量的問題上。我這里特意用"框架"來稱呼它,是因為EM算法不像一些常見 ...
一、前言 這是本人寫的第一篇博客,是學習李航老師的《統計學習方法》書以及斯坦福機器學習課Andrew Ng的EM算法課后,對EM算法學習的介紹性筆記,如有寫得不恰當或錯誤的地方,請指出,並多多包涵,謝謝。另外本人數學功底不是很好,有些數學公式我會說明的仔細點的,如果數學基礎好,可直接 ...
極大似然估計 考慮一個高斯分布\(p(\mathbf{x}\mid{\theta})\),其中\(\theta=(\mu,\Sigma)\)。樣本集\(X=\{x_1,...,x_N\}\)中每個樣 ...
,是很多機器學習領域的基礎,比如隱式馬爾科夫算法(HMM),LDA主題模型的變分推斷算法等等。本文對於EM算 ...
不同於其它的機器學習模型,EM算法是一種非監督的學習算法,它的輸入數據事先不需要進行標注。相反,該算法從給定的樣本集中,能計算出高斯混和參數的最大似然估計。也能得到每個樣本對應的標注值,類似於kmeans聚類(輸入樣本數據,輸出樣本數據的標注)。實際上,高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法 ...
最大期望算法 EM算法的正式提出來自美國數學家Arthur Dempster、Nan Laird和Donald Rubin,其在1977年發表的研究對先前出現的作為特例的EM算法進行了總結並給出了標准算法的計算步驟,EM算法也由此被稱為Dempster-Laird-Rubin算法。1983年 ...