python機器學習筆記：EM算法
，是很多機器學習領域的基礎，比如隱式馬爾科夫算法（HMM），LDA主題模型的變分推斷算法等等。本文對於EM算 ...
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機器學習-EM算法
最大期望算法 EM算法的正式提出來自美國數學家Arthur Dempster、Nan Laird和Donald Rubin，其在1977年發表的研究對先前出現的作為特例的EM算法進行了總結並給出了標准算法的計算步驟，EM算法也由此被稱為Dempster-Laird-Rubin算法。1983年 ...
python大戰機器學習——聚類和EM算法
注：本文中涉及到的公式一律省略（公式不好敲出來），若想了解公式的具體實現，請參考原著。 1、基本概念 （1）聚類的思想： 將數據集划分為若干個不想交的子集（稱為一個簇cluster），每個簇潛在地對應於某一個概念。但是每個簇所具有現實意義由使用者自己決定，聚類算法僅僅會進行 ...
機器學習經典算法之EM
一、簡介 EM 的英文是 Expectation Maximization，所以 EM 算法也叫最大期望算法。 我們先看一個簡單的場景：假設你炒了一份菜，想要把它平均分到兩個碟子里，該怎么分？ 很少有人用稱對菜進行稱重，再計算一半的分量進行平分。大部分人的方法是先分一部分到碟子 A 中 ...
機器學習-EM算法的收斂證明
上一篇開頭說過1983年，美國數學家吳建福（C.F. Jeff Wu）給出了EM算法在指數族分布以外的收斂性證明。 EM算法的收斂性只要我們能夠證明對數似然函數的值在迭代的過程中是增加的 即可: 證明: 一直我們的EM算法會極大化這個似然函數L, 問題得證. ...
【機器學習筆記】EM算法及其應用
極大似然估計 考慮一個高斯分布\(p(\mathbf{x}\mid{\theta})\)，其中\(\theta=(\mu,\Sigma)\)。樣本集\(X=\{x_1,...,x_N\}\)中每個樣 ...
機器學習系列之EM算法
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的男生和女生的身高分布。 假設你在校園里隨便找了100個男生和100個女生。他們共200個人。將他 ...
opencv3中的機器學習算法之：EM算法
不同於其它的機器學習模型，EM算法是一種非監督的學習算法，它的輸入數據事先不需要進行標注。相反，該算法從給定的樣本集中，能計算出高斯混和參數的最大似然估計。也能得到每個樣本對應的標注值，類似於kmeans聚類（輸入樣本數據，輸出樣本數據的標注）。實際上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法 ...