原文:MM 算法與 EM算法概述

MM 算法: MM算法是一種迭代優化方法,利用函數的凸性來尋找它們的最大值或最小值。 MM表示 majorize minimize MM 算法 或 minorize maximize MM 算法 ,取決於需要的優化是最大化還是最小化。 MM本身不是算法,而是一種如何構造優化算法的描述。 MM算法的思想是不直接對目標函數求最優化解,轉而找到一個目標函數的替代函數,對這個替代函數求解。每迭代一次,根 ...

2018-01-28 19:59 0 2143 推薦指數:

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EM算法

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; ...

Fri Mar 17 21:13:00 CST 2017 4 2028
EM算法

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 ...

Fri Nov 01 02:59:00 CST 2019 0 352
EM算法

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 ...

Sun Aug 05 17:39:00 CST 2012 4 27771
EM算法淺析(二)-算法初探

EM算法淺析,我准備寫一個系列的文章: EM算法淺析(一)-問題引出 EM算法淺析(二)-算法初探 一、EM算法簡介 在EM算法之一--問題引出中我們介紹了硬幣的問題,給出了模型的目標函數,提到了這種含隱變量的極大似然估計要用EM算法解決,繼而羅列了EM算法的簡單過程,當然最后 ...

Tue Aug 28 06:59:00 CST 2018 0 1559
GMM的EM算法實現

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 ...

Mon Jul 14 03:48:00 CST 2014 0 3062
EM算法原理

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 ...

Sun Sep 02 20:23:00 CST 2018 0 11280
EM算法-完整推導

前篇已經對EM過程,舉了扔硬幣和高斯分布等案例來直觀認識了, 目標是參數估計, 分為 E-step 和 M-step, 不斷循環, 直到收斂則求出了近似的估計參數, 不多說了, 本篇不說栗子, 直接來推導一波. Jensen 不等式 在滿足: 一個 concave 函數, 即 形狀 ...

Wed Dec 18 08:45:00 CST 2019 0 922
 
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