注：本文是對《統計學習方法》EM算法的一個簡單總結。 1. 什么是EM算法？ 引用書上的話： 概率模型有時既含有觀測變量，又含有隱變量或者潛在變量。如果概率模型的變量都是觀測變量，可以直接使用極大似然估計法或者貝葉斯的方法進行估計模型參數，但是當模型含有隱藏變量時，就不能簡單使用 ...

\(1,1,0,1,0,0,1,0,1,1\)。假設只能觀測到擲硬幣的結果，不知道擲硬幣的過程，求解三枚硬幣出現正面 ...

三硬幣模型 python實現 ...

斯坦福大學機器學習，EM算法求解高斯混合模型。一種高斯混合模型算法的改進方法---將聚類算法與傳統高斯混合模型結合起來的建模方法, 並同時提出的運用距離加權的矢量量化方法獲取初始值，並采用衡量相似度的方法來融合高斯分量。從對比結果可以看出，基於聚類的高斯混合模型的說話人識別相對於傳統的高斯混合模型 ...

文本主題模型之LDA(一) LDA基礎 　　　　文本主題模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采樣算法 　　　　文本主題模型之LDA(三) LDA求解之變分推斷EM算法 　　　　本文是LDA主題模型的第三篇，讀這一篇之前建議先讀文本主題模型之LDA(一) LDA ...

　　　　隱馬爾科夫模型HMM（一）HMM模型 　　　　隱馬爾科夫模型HMM（二）前向后向算法評估觀察序列概率 　　　　隱馬爾科夫模型HMM（三）鮑姆-韋爾奇算法求解HMM參數 　　　　隱馬爾科夫模型HMM（四）維特比算法解碼隱藏狀態序列 　　　　在本篇我們會討論HMM模型參數求解的問題 ...

對於高斯混合模型是干什么的呢？它解決什么樣的問題呢？它常用在非監督學習中，意思就是我們的訓練樣本集合只有數據，沒有標簽。 它用來解決這樣的問題：我們有一堆的訓練樣本，這些樣本可以一共分為K類，用z(i)表示。，但是具體樣本屬於哪類我們並不知道，現在我們需要建立一個模型來描述這個訓練樣本的分布 ...

一、EM算法概述 EM算法（Expectation Maximization Algorithm，期望極大算法）是一種迭代算法，用於求解含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計（MLE）或極大后驗概率估計（MAP）。EM算法是一種比較通用的參數估計算法，被廣泛用於朴素貝葉斯、GMM（高斯混合模型 ...