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 zouxy article details 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。 我希望自己能通俗地把 ...
2019-10-31 18:59 0 352 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; ...
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 ...
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 ...
GMM及EM算法 標簽(空格分隔): 機器學習 前言: EM(Exception Maximizition) -- 期望最大化算法,用於含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計; GMM(Gaussian Mixture Model) -- 高斯混合模型,是一種多個 ...
最大期望算法:EM算法。 在統計計算中,最大期望算法(EM)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藏變量。 最大期望算法經過兩個步驟交替進行計算: 第一步是計算期望(E),利用對隱藏變量的現有估計,計算其最大似然估計值; 第二步是最大化(M ...