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 ...

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. ...

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 ...

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 ...

，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 ...

...

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 ...

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 ...