PLSA及EM算法
前言：本文主要介紹PLSA及EM算法，首先給出LSA（隱性語義分析）的早期方法SVD，然后引入基於概率的PLSA模型，其參數學習采用EM算法。接着我們分析如何運用EM算法估計一個簡單的mixture unigram 語言模型和混合高斯模型GMM的參數，最后總結EM算法的一般形式及運用關鍵點 ...
原文：PLSA的EM推導
本文作為em算法在圖模型中的一個應用，推導plsa的em算法。 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。 . 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，就有如下的形式： 顯然是不好求的。 . em算法的迭代過程 a. 初始化：隨機初始參數的 b. E step： 計算隱變量的后驗分布 c ...
2014-08-02 16:27 0 4456 推薦指數：
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