em算法 em算法指的是最大期望算法(Expectation Maximization Algorithm,又譯期望最大化算法),是一種 迭代算法,用於含有隱變量(latent variable)的概率參數模型的 最大似然估計或極大后驗概率估計 ...
. 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, 第一步是計算期望 E ,利用對隱藏變量的現有估計值,計算其最大似然估計值 第二步是最大化 M ,最大化在E步上求得的最大似然值來計算 ...
2021-03-31 11:22 0 336 推薦指數:
em算法 em算法指的是最大期望算法(Expectation Maximization Algorithm,又譯期望最大化算法),是一種 迭代算法,用於含有隱變量(latent variable)的概率參數模型的 最大似然估計或極大后驗概率估計 ...
一、最大似然估計與最大后驗概率 1、概率與統計 概率與統計是兩個不同的概念。 概率是指:模型參數已知,X未知,p(x1) ... p(xn) 都是對應的xi的概率 統計是指:模型參數未知,X已知,根據觀測的現象,求模型的參數 2、似然函數與概率函數 似然跟概率是同義詞,所以似 ...
最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又譯期望最大化算法)在統計中被用於尋找,依賴於不可觀察的隱性變量的概率模型中,參數的最大似然估計。 在統計計算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中尋找參數最大似然估計 ...
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 ...
不多說,直接上干貨! 機器學習十大算法之一:EM算法(即期望最大化算法)。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 ...
極大似然算法 本來打算把別人講的好的博文放在上面的,但是感覺那個適合看着玩,我看過之后感覺懂了,然后實際應用就不會了。。。。 MLP其實就是用來求模型參數的,核心就是“模型已知,求取參數”,模型的意思就是數據符合什么函數,比如我們硬幣的正反就是二項分布模型 ...
算法定義 最大期望算法(Exception Maximization Algorithm,后文簡稱EM算法)是一種啟發式的迭代算法,用於實現用樣本對含有隱變量的模型的參數做極大似然估計。已知的概率模型內部存在隱含的變量,導致了不能直接用極大似然法來估計參數,EM算法就是通過迭代逼近 ...
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; ...