原文:python機器學習筆記:EM算法

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,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算法,我們主要從以下三 ...

2020-05-16 09:43 0 2320 推薦指數:

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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 ...

Sun Nov 05 08:22:00 CST 2017 0 2931
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 ...

Wed Jul 24 01:22:00 CST 2019 0 495
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 ...

Sun Sep 17 01:39:00 CST 2017 0 3333
機器學習經典算法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 ...

Sun Jul 07 02:29:00 CST 2019 0 740
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. ...

Wed Jul 24 01:16:00 CST 2019 0 734
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 ...

Fri Apr 01 21:24:00 CST 2016 3 56188
Python機器學習筆記:XgBoost算法

前言 1,Xgboost簡介   Xgboost是Boosting算法的其中一種,Boosting算法的思想是將許多弱分類器集成在一起,形成一個強分類器。因為Xgboost是一種提升樹模型,所以它是將許多樹模型集成在一起,形成一個很強的分類器。而所用到的樹模型則是CART回歸樹模型 ...

Mon Mar 04 18:18:00 CST 2019 1 33044
 
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