EM算法原理總結
EM算法也稱期望最大化（Expectation-Maximum,簡稱EM）算法，它是一個基礎算法，是很多機器學習領域算法的基礎，比如隱式馬爾科夫算法（HMM）， LDA主題模型的變分推斷等等。本文就對EM算法的原理做一個總結。 1. EM算法要解決的問題 我們經常會從樣本 ...
原文：EM算法原理總結
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2019-07-19 17:52 0 422 推薦指數：
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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 ...
EM算法原理詳解
混合和EM算法中討論的高斯混合就是典型的含有隱變量的例子，已經給出EM算法在高斯混合模型中的運用，下面 ...
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EM算法原理以及高斯混合模型實踐
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EM算法原理簡析——圖解
一、 扯淡 轉眼間畢業快一年了，這期間混了兩份工作，從游戲開發到算法。感覺自己還是喜歡算法，可能是大學混了幾年算法吧！所以不想浪費基礎。。。 我是個懶得寫博客的人，混了幾年coding，寫的博客不超過10篇。現在參加工作，必須得改掉懶的壞習慣，以后多嘗試寫寫，好總結總結，也方便以后復習 ...
Expectation maximization - EM算法學習總結
原創博客，轉載請注明出處 Leavingseason http://www.cnblogs.com/sylvanas2012/p/5053798.html EM框架是一種求解最大似然概率估計的方法。往往用在存在隱藏變量的問題上。我這里特意用"框架"來稱呼它，是因為EM算法不像一些常見 ...