原文:概率圖:GMM:EM算法及其收斂性證明

EM算法收斂性證明: 來源:B站up:shuhuai ,板書 EM expectation maximization algorithm :期望最大算法,分為 期望 和 最大兩部分,分別用 E step 和 M step解決。 一 收斂性證明: 其中,Q t 是Q t , t 的簡略表達 Q t 是Q t , t 的簡略表達 H t ,H t 同理,Q t , t 這樣的表達更嚴謹,因為Q是 t ...

2020-07-08 10:43 0 511 推薦指數:

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EM算法收斂性

https://blog.csdn.net/kevinoop/article/details/80522477 ...

Thu Jun 04 18:50:00 CST 2020 0 751
再論EM算法收斂性和K-Means的收斂性

標簽(空格分隔): 機器學習 (最近被一波波的筆試+面試淹沒了,但是在有兩次面試時被問到了同一個問題:K-Means算法收斂性。在網上查閱了很多資料,並沒有看到很清晰的解釋,所以希望可以從K-Means與EM算法的關系,以及EM算法本身的收斂性證明中找到蛛絲馬跡,下次不要再掉坑 ...

Mon Sep 19 22:46:00 CST 2016 0 6911
機器學習-EM算法收斂證明

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
K-Means算法收斂性和如何快速收斂超大的KMeans?

     不多說,直接上干貨!   面試很容易被問的:K-Means算法收斂性。   在網上查閱了很多資料,並沒有看到很清晰的解釋,所以希望可以從K-Means與EM算法的關系,以及EM算法本身的收斂性證明中找到蛛絲馬跡,下次不要再掉坑啊。 EM ...

Fri Jun 09 06:55:00 CST 2017 0 8806
牛頓法及其收斂性

目錄 0. 引論 2. 牛頓法 2.1 單變量牛頓法 2.2 多變量牛頓法 3. 簡化牛頓法 3.1 平行弦法 ...

Mon Sep 03 05:27:00 CST 2018 2 6374
概率模型之EM算法

一、EM算法概述 EM算法(Expectation Maximization Algorithm,期望極大算法)是一種迭代算法,用於求解含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計(MLE)或極大后驗概率估計(MAP)。EM算法是一種比較通用的參數估計算法,被廣泛用於朴素貝葉斯、GMM(高斯混合模型 ...

Sun May 12 07:54:00 CST 2019 0 918
OSPF收斂性的實驗探究(初)

查找華為OSPF配置命令,發現以下幾條加速OSPF收斂的方法: 1、設置OSPF LSA接收的時間間隔和LSA更新時間間隔。對於網絡穩定對路由收 斂時間要求高的環境,可為0。對於網絡或路由頻繁震盪的環境,設為0會 過多占據帶寬和交換機資源。 2、Hellointerval越小雖然更快發現 ...

Tue Sep 04 06:17:00 CST 2018 0 1496
GMMEM算法實現

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 ...

Mon Jul 14 03:48:00 CST 2014 0 3062
 
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