本文作為em算法在圖模型中的一個應用，推導plsa的em算法。 1 em算法 em算法是解決一類帶有隱變量模型的參數估計問題。 1.1 模型的定義 輸入樣本為，對應的隱變量為。待估計的模型參數為，目標為極大化似然函數 對於上式的優化，不能通過直接對進行求導，因為一旦求導，就有 ...

文章分類:綜合技術 1. 引子 Bag-of-Words 模型是NLP和IR領域中的一個基本假設。在這個模型中，一個文檔( ...

PLSA模型 PLSA和LDA很像，都屬於主題模型，即它們都認為上帝在寫文章時先以一定概率選擇了一個主題，然后在這主題下以一定概率選擇了一個詞，重復這個過程就完成了一篇文章，即$p(d_i,w_j)=p(z_k|d_i)p(w_j|z_k)$，其中$d$表示文章，$w$表示詞，$z$表示主題 ...

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； ...

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 ...

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 ...

在 聚類算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我們給出了GMM算法的基本模型與似然函數，在EM算法原理中對EM算法的實現與收斂性證明進行了具體說明。本文主要針對怎樣用EM算法在混合高斯模型下進行聚類進行代碼上的分析說明 ...

轉自：https://www.cnblogs.com/Gabby/p/5344658.html 我講EM算法的大概流程主要三部分：需要的預備知識、EM算法詳解和對EM算法的改進。 一、EM算法的預備知識 1、極大似然估計 （1）舉例說明：經典問題——學生身高問題 　　我們需要調查我們學校 ...