本文參考自:https: www.jianshu.com p ee b 和 李航博士的 統計學習方法 . . 創建觀測結果數據 def createData m,n : y np.mat np.zeros m,n for i in range m : for j in range n : 通過產生隨機數,每一行表示一次實驗結果 y i,j random.randint , return y 輸出一 ...
2019-11-04 10:39 0 380 推薦指數:
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 ...
GMM與EM算法的Python實現 高斯混合模型(GMM)是一種常用的聚類模型,通常我們利用最大期望算法(EM)對高斯混合模型中的參數進行估計。 1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture models, GMM) 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model ...
注:本文是對《統計學習方法》EM算法的一個簡單總結。 1. 什么是EM算法? 引用書上的話: 概率模型有時既含有觀測變量,又含有隱變量或者潛在變量。如果概率模型的變量都是觀測變量,可以直接使用極大似然估計法或者貝葉斯的方法進行估計模型參數,但是當模型含有隱藏變量時,就不能簡單使用 ...
完整代碼及其數據,請移步小編的GitHub 傳送門:請點擊我 如果點擊有誤:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 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 ...
EM算法一般表述: 當有部分數據缺失或者無法觀察到時,EM算法提供了一個高效的迭代程序用來計算這些數據的最大似然預計。在每一步迭代分為兩個步驟:期望(Expectation)步驟和最大化(Maximization)步驟。因此稱為EM算法 ...
EM算法一般表述: 當有部分數據缺失或者無法觀察到時,EM算法提供了一個高效的迭代程序用來計算這些數據的最大似然預計。在每一步迭代分為兩個步驟:期望(Expectation)步驟和最大化(Maximization)步驟,因此稱為EM算法 ...
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; ...