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 ...

高冷貴族: 隱馬爾可夫模型 目錄 高冷貴族: 隱馬爾可夫模型 引言 例子 描述模型 基本概念* 定義 ...

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 ...

一、高斯混合模型概述 1、公式 高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型： 其中，αk≥0，且∑αk=1，是每一個高斯分布的權重。Ø(y|θk)是第k個高斯分布的概率密度，被稱為第k個分模 ...

機器學習十大算法之一：EM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 ...

1. K-Means原理解析 2. K-Means的優化 3. sklearn的K-Means的使用 4. K-Means和K-Means++實現 1. 前言 我們在一開始的時候應該就說過， ...

1. EM算法-數學基礎 2. EM算法-原理詳解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM詳細代碼實現 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. ...

1. EM算法-數學基礎 2. EM算法-原理詳解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM詳細代碼實現 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. ...

1.引言 以前我們討論的概率模型都是只含觀測變量(observable variable), 即這些變量都是可以觀測出來的，那么給定數據，可以直接使用極大似然估計的方法或者貝葉斯估計的方法；但是當模 ...

本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 今天是機器學習專題的第14篇文章，我們來聊聊大名鼎鼎的EM算法。 EM算法的英文全稱是Expectation-maximizatio ...