EM演算法及其推廣-expectation maximization algorithm

阿新 • • 發佈：2018-12-17

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In statistics, an expectation–maximization (EM) algorithm is an iterative method to find maximum likelihood or maximum a posteriori (MAP) estimates of parameters in statistical models, where the model depends on unobserved latent variables.

EM演算法是一種迭代演算法
用於含有隱變數的概率模型引數的極大似然估計，或極大後驗概率估計

EM演算法

注意點

EM演算法及其推廣-expectation maximization algorithm

WIKI In statistics, an expectation–maximization (EM) algorithm is an iterative method to find maximum likelihood or maximum a posteriori

EM演算法及其推廣

概述 EM演算法是一種迭代演算法，用於含有隱變數(hidden variable)的概率模型引數的極大似然估計，或極大後驗概率估計。 EM演算法的每次迭代由兩步組成：E步，求期望(expectation)；M步，求極大( maximization )，所以這一演算法稱為期望極大演算法(expectatio

EM演算法及其推廣（一）

EM演算法是個什麼東東 EM演算法（Expectation-maximization algorithm 期望最大化演算法），是一種迭代演算法，用於含有隱變數的概率模型引數的極大似然估計，或極大後驗概率（事情已經發生，求這件事情發生的原因是由某個因素引起的可能性的大小）估計。拆解一

機器學習筆記11-EM演算法及其推廣

機器學習筆記11-EM演算法及其推廣 EM演算法是一種迭代演算法，用於含有隱變數的概率模型引數的極大似然估計，或極大後驗概率估計。EM演算法的每次迭代由兩部組成：E步，求期望（expectation）；M步，求極大（maximization）。 EM演算法的引入我們面對一

【統計學習方法-李航-筆記總結】九、EM(Expectation Maximization期望極大演算法)演算法及其推廣

本文是李航老師《統計學習方法》第九章的筆記，歡迎大佬巨佬們交流。主要參考部落格: https://www.cnblogs.com/YongSun/p/4767517.html https://blog.csdn.net/u010626937/article/details/751160

EM演算法（Expectation Maximization Algorithm）

1. Jensen不等式設 f 是定義域為實數的函式，如果對於所有的實數 x，，那麼 f 是凸函式。當 x 是向量時，如果其hessian矩陣 H 是半正定的（），那麼 f 是凸函式。如果或者，那麼稱 f 是嚴格凸函式。 Jensen不等式表述如下：如果 f 是凸函式，X是隨機變

EM演算法及其理解

1. EM演算法是求解含有隱變數的極大似然估計引數的迭代演算法。 2. 極大似然估計可以用梯度下降法求解，但是如果概率分佈中含有隱變數的時候，先求和再求log，再求導很難。 3. 對於每一輪的迭代，先找到當前函式的一個下界函式，如果我們找到讓下界函式達到最大的引數，那麼這個引數也

EM演算法及其應用

EM演算法簡介首先上一段EM演算法的wiki定義: expectation–maximization (EM) algorithm is an iterative method to find maximum likelihood（MLE）

（EM演算法）The EM Algorithm

EM是我一直想深入學習的演算法之一，第一次聽說是在NLP課中的HMM那一節，為了解決HMM的引數估計問題，使用了EM演算法。在之後的MT中的詞對齊中也用到了。在Mitchell的書中也提到EM可以用於貝葉斯網路中。下面主要介紹EM的整個推導過程。 1. Jense

EM演算法推導及其收斂性證明

EM演算法簡介 EM演算法是一種迭代演算法，用於含有隱變數的概率模型引數的極大似然估計，或極大後驗概率估計。EM演算法的每次迭代分為兩步：E步，求期望；M步，求極大。概率模型有時既含有觀測變數，又含有隱變數或潛在變數，如果概率模型的變數都是觀測變數，那麼給定資料，可以直接用極大似然

高斯混合模型（GMM）及其EM演算法的理解

一個例子高斯混合模型（Gaussian Mixed Model）指的是多個高斯分佈函式的線性組合，理論上GMM可以擬合出任意型別的分佈，通常用於解決同一集合下的資料包含多個不同的分佈的情況（或者是同一類分佈但引數不一樣，或者是不同型別的分佈，比如正態分佈和伯

EM演算法原理The EM Algorithm

EM演算法通俗解釋

前言　　EM演算法大家應該都耳熟能詳了，不過很多關於演算法的介紹都有很多公式。當然嚴格的證明肯定少不了公式，不過推公式也是得建立在瞭解概念的基礎上是吧。所以本文就試圖以比較直觀的方式談下對EM演算法的理解，儘量不引入推導和證明，希望可以有助理解演算法的思路。介紹　　EM方法是專門為優化似然函式設計

圖論初步-Tarjan演算法及其應用

暑假刷了一堆Tarjan題到頭來還是忘得差不多。這篇部落格權當複習吧。一些定義無向圖割頂與橋（劃重點）圖G是連通圖，刪除一個點表示刪除此點以及所有與其相連的邊。若刪除某點u後G不再連通，那麼u是G的一個割頂（割點）。若刪除某邊e後G不再連通，那麼e是G的一個橋。雙連通一個圖為雙

統計學習方法筆記9—EM演算法2

9.2 EM演算法的收斂性收斂定理9.1 觀測資料的似然函式單調遞增收斂定理9.2 EM演算法是收斂性包含對數似然函式序列的收斂性和關於引數估計序列的收斂性，即一定可以通過迭代發現似然函式的極值點。 9.3 EM演算法在高斯混合模型學習中的應用 9.3.1 高

資料結構（二）：演算法及其描述

一、演算法及其描述 1、什麼是演算法資料元素之間的關係有邏輯關係和物理關係，對應的操作有邏輯結構上的操作功能和具體儲存結構上的操作實現。把具體儲存結構上的操作實現方法稱為演算法。確切地說，演算法是對特定問題求解步驟的一種描述，它是指令的有限序列，其中每一

菜鷄日記——KMP演算法及其優化與應用

一、什麼是KMP演算法 KMP演算法，全稱Knuth-Morris-Pratt演算法，由三位科學家的名字組合命名，是一種效能高效的字串匹配演算法。假設有主串S與模式串T，KMP演算法可以線上性的時間內匹配出S中的T，甚至還能處理由多個模式串組成的字典的匹配問題。二、KMP演算法原理及實現

Round-Robin負載均衡演算法及其實現原理

輪詢排程演算法(Round-Robin Scheduling) 輪詢排程演算法的原理是每一次把來自使用者的請求輪詢分配給內部中的伺服器，從1開始，直到N(內部伺服器個數),然後重新開始迴圈。演算法的優點是其間接性，它無需記錄當前所有連線的狀態，所以它是一種無狀態排程。輪詢排程演算法流

讀吳恩達算-EM演算法筆記

最近感覺對EM演算法有一點遺忘，在表述的時候，還是有一點說不清，於是重新去看了這篇<CS229 Lecture notes>筆記. 於是有了這篇小札. 關於Jensen's inequality不等式: 　　　　　　Corollary(推論)：　　如果函式f(x)為凸函式,那麼在 f(

[六]機器學習之EM演算法

6.1 實驗概要通過EM演算法解決部分觀測資料的引數估計問題，使用sklearn提供的EM模組和高斯混合模型資料集，實驗EM演算法的實際效果 6.2 實驗輸入描述本次實驗使用模擬資料集，該資料集有300條資料構成，每個樣本為3維。假定該資料由兩個高斯分佈混合得到。 &nbs

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