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; ...
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,當然最后看到EM算法時內心是懵圈的,我們也簡要的分析了一下,希望你在看了前一篇文章后,能大概知道E步和M步的目的和作用。為了加深一下理解 ...
2018-08-27 22:59 0 1559 推薦指數:
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; ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
三硬幣模型 python實現 ...
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 ...