原理 對於沒有約束限制的優化問題,可以每次僅更新函數中的一維,固定其他參數,迭代多次以達到求解優化函數的目的。 (W表示待求凸函數,α向量是待求解) 具體過程如下 ...
原文地址: https: www.cnblogs.com to creat p .html 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,因為神能做很多人做不了的事。那么EM算法能解決什么問題呢 或者說EM算法是因為什么而來到這個世界上,還吸引了那么多世人的目光。 我希望自己能通俗 ...
2018-06-02 21:57 0 959 推薦指數:
原理 對於沒有約束限制的優化問題,可以每次僅更新函數中的一維,固定其他參數,迭代多次以達到求解優化函數的目的。 (W表示待求凸函數,α向量是待求解) 具體過程如下 ...
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 ...
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; ...
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 ...
1、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 ...
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 ...
1 極大似然估計 假設有如圖1的X所示的抽取的n個學生某門課程的成績,又知學生的成績符合高斯分布f(x|μ,σ2),求學生的成績最符合哪種高斯分布,即μ和σ2最優值是什么? 圖1 學生成 ...
概率分布 4種實驗結果 \(E_1\) \(E_2\) \(E_3\) \(E_4\) 記錄它們發生的次數 ...