一、最大似然估計與最大后驗概率 1、概率與統計 概率與統計是兩個不同的概念。 概率是指:模型參數已知,X未知,p(x1) ... p(xn) 都是對應的xi的概率 統計是指:模型參數未知,X已知,根據觀測的現象,求模型的參數 2、似然函數與概率函數 似然跟概率是同義詞,所以似 ...
em算法 em算法指的是最大期望算法 Expectation Maximization Algorithm,又譯期望最大化算法 ,是一種 迭代算法,用於含有隱變量 latent variable 的概率參數模型的 最大似然估計或極大后驗概率估計。 最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的數據聚類 Data Clustering 領域 。 EM 算法是 Dempster,Laind,Rubin 於 ...
2017-11-09 17:25 0 1892 推薦指數:
一、最大似然估計與最大后驗概率 1、概率與統計 概率與統計是兩個不同的概念。 概率是指:模型參數已知,X未知,p(x1) ... p(xn) 都是對應的xi的概率 統計是指:模型參數未知,X已知,根據觀測的現象,求模型的參數 2、似然函數與概率函數 似然跟概率是同義詞,所以似 ...
不多說,直接上干貨! 機器學習十大算法之一:EM算法(即期望最大化算法)。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,因為神能做很多人做不了的事。那么EM ...
1. 什么是EM算法 最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又譯為期望最大化算法),是在概率模型中尋找參數最大似然估計或者最大后驗估計的算法,其中概率模型依賴於無法觀測的隱性變量。 最大期望算法經過兩個步驟交替進行計算, 第一步是計算 ...
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 ...
目錄 1 問題描述 2 解決方案 2.1 動態規划法 1 問題描述 給定一排n個硬幣,其面值均為正整數c1,c2,...,cn,這些整數並不一定兩兩不同。請問如何選擇硬幣,使得在其原始位置互不相鄰的條件下,所選硬幣的總金額最大。 2 解決方案 ...
EM算法是一種迭代算法,用於含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計。 使用EM算法的原因 首先舉李航老師《統計學習方法》中的例子來說明為什么要用EM算法估計含有隱變量的概率模型參數。 假設有三枚硬幣,分別記作A, B, C。這些硬幣正面出現的概率分別是$\pi,p,q$。進行 ...
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1.數學定義 保序回歸是回歸算法的一種,基本思想是:給定一個有限的實數集合,訓練一個模型來最小化下列方程: 並且滿足下列約束條件: 2.算法過程說明 從該序列的首元素往后觀察,一旦出現亂序現象停止該輪 ...