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 個男生,他們的身高符合高斯分布。操場西邊有 個女生,她們的身高也符合高斯分布。 如果告訴了男生的身高,我們很容易用極大似然估計求出正態分布的參數。 同理,給出了女生的身高,我們也很容易得到高斯分布的參數。 接下來事情發生了, 男生跑入女生隊伍中, 然后統計了 個人的身高,但是卻不知道 ...
2015-12-10 18:38 0 2008 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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
似然函數 常說的概率是指給定參數后,預測即將發生的事件的可能性。拿硬幣這個例子來說,我們已知一枚均勻硬幣的正反面概率分別是0.5,要預測拋兩次硬幣,硬幣都朝上的概率: H代表Head,表示頭朝上 ...
一、簡介 EM 的英文是 Expectation Maximization,所以 EM 算法也叫最大期望算法。 我們先看一個簡單的場景:假設你炒了一份菜,想要把它平均分到兩個碟子里,該怎么分? 很少有人用稱對菜進行稱重,再計算一半的分量進行平分。大部分人的方法是先分一部分到碟子 A 中 ...
上一篇開頭說過1983年,美國數學家吳建福(C.F. Jeff Wu)給出了EM算法在指數族分布以外的收斂性證明。 EM算法的收斂性只要我們能夠證明對數似然函數的值在迭代的過程中是增加的 即可: 證明: 一直我們的EM算法會極大化這個似然函數L, 問題得證. ...