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,可直接略過。 二 基礎數學知識 在正式介紹EM算法之前,先介紹推導EM算法用到的數學基礎知識,包括凸函數,Jensen不等 ...
2013-04-05 22:02 7 10518 推薦指數:
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 ...
文章目錄 1. 前言 2.基礎數學知識 2.1.凸函數 2.2.Jensen不等式 3.EM算法所解決問題的例子 4.EM算法 ...
EM算法簡述 EM算法是一種迭代算法,主要用於含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計,或極大后驗概率估計。EM算法的每次迭代由兩步完成: E步,求期望 M步,求極大。 EM算法的引入 如果概率模型的變量都是觀測變量,那么給定數據,可以直接用極大似然估計法或貝葉斯估計法估計 ...
1 極大似然估計 假設有如圖1的X所示的抽取的n個學生某門課程的成績,又知學生的成績符合高斯分布f(x|μ,σ2),求學生的成績最符合哪種高斯分布,即μ和σ2最優值是什么? 圖1 學生成 ...
最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又譯期望最大化算法)在統計中被用於尋找,依賴於不可觀察的隱性變量的概率模型中,參數的最大似然估計。 在統計計算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中尋找參數最大似然估計 ...
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_1(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 ...
ref:參考自:這里(目標跟蹤) Meanshift圖像分割:這里 最近看到FT算法使用meanshift算法進行顯著圖的分割,於是就來學習他的姿勢 對於集合中的每一個元素,對它執行下面的操作:把該元素移動到它鄰域中所有元素的特征值的均值的位置,不斷重復直到收斂。 准確的說,不是真正 ...