EM算法（expectation maximization）
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 ...
原文：EM算法(Expectation Maximization)
極大似然估計 假設有如圖 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 , ，求學生的成績最符合哪種高斯分布，即 和 最優值是什么 圖 學生成績的分布 欲求在抽樣X時，最優的 和 參數估計，雖然模型的原型已知，但不同的參數對應着不同的學生成績分布，其中一種最簡單有效的參數估計方法就是估計的參數在目前抽樣的數據上表現最好，即使得f X , 的聯合概率最大，這就是極大似然 ...
2013-07-19 01:20 2 7949 推薦指數：
相關推薦
EM算法(Expectation Maximization Algorithm)
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 ...
Expectation maximization - EM算法學習總結
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 ...
EM算法學習(Expectation Maximization Algorithm)
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 ...
EM算法——最大期望算法（Expectation-maximization algorithm）
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 ...
EM算法
轉自http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8537620/ 機器學習十大算法之一：EM算法。能評得上十大之一，讓人聽起來覺得挺NB的。什么是NB啊，我們一般說某個人很NB，是因為他能解決一些別人解決不了的問題。神為什么是神，因為神能做 ...
EM算法
本文試圖用最簡單的例子、最淺顯的方式說明EM（Expectation Maximization）算法的應用場景和使用方法，而略去公式的推導和收斂性的證明。 以下內容翻譯自《Data-Intensive Text Processing with MapReduce》。 Maximum ...
EM算法
算法，在此梳理一下。全文主要包括： 1）EM算法背景介紹； 2）EM算法原理推導； ...