EM算法原理總結
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原文：EM算法原理總結
EM算法也稱期望最大化 Expectation Maximum,簡稱EM 算法，它是一個基礎算法，是很多機器學習領域算法的基礎，比如隱式馬爾科夫算法 HMM ， LDA主題模型的變分推斷等等。本文就對EM算法的原理做一個總結。 .EM算法要解決的問題 我們經常會從樣本觀察數據中，找出樣本的模型參數。 最常用的方法就是極大化模型分布的對數似然函數。 但是在一些情況下，我們得到的觀察數據有未觀察到的 ...
2017-05-27 17:12 124 60319 推薦指數：
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EM算法原理詳解
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一、 扯淡 轉眼間畢業快一年了，這期間混了兩份工作，從游戲開發到算法。感覺自己還是喜歡算法，可能是大學混了幾年算法吧！所以不想浪費基礎。。。 我是個懶得寫博客的人，混了幾年coding，寫的博客不超過10篇。現在參加工作，必須得改掉懶的壞習慣，以后多嘗試寫寫，好總結總結，也方便以后復習 ...
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 ...