最大期望算法(EM)
1. 什么是EM算法 最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又譯為期望最大化算法），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性變量。 最大期望算法經過兩個步驟交替進行計算， 第一步是計算 ...
原文：EM（最大期望）算法推導、GMM的應用與代碼實現
EM算法是一種迭代算法，用於含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計。 使用EM算法的原因 首先舉李航老師 統計學習方法 中的例子來說明為什么要用EM算法估計含有隱變量的概率模型參數。 假設有三枚硬幣，分別記作A， B， C。這些硬幣正面出現的概率分別是 pi,p,q 。進行如下擲硬幣試驗：先擲硬幣A，根據其結果選出硬幣B或C，正面選硬幣B，反面邊硬幣C 然后擲選出的硬幣，擲硬幣的結果出現正面記作 ...
2020-06-21 21:05 0 1626 推薦指數：
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