資料學習(10)·最大期望演算法·因子分析模型(下)
作者課堂筆記摘錄,有問題請聯絡 [email protected]
1 因子分析(Factor Analysis)
內容參考 http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/37559995
高斯混合模型,當訓練資料樣本數目小於樣本維度的時候,因為協方差矩陣的非奇異性,導致不能得到概率密度函式問題,對於其他模型來說,樣本數小於樣本維度,也容易引發過擬合的問題。
解決辦法:加強模型假設,比如對協方差矩陣的限制。第二個就是降低模型的複雜度,提出一個更少引數模型,如因子分析。
限制協方差矩陣的方法:比如假設協方差矩陣為對角矩陣,更強的假設是協方差矩陣為對角且對角線上的值都相等。當需要估計完整協方差矩陣時,樣本數目必須大於樣本維度,但是當有對角假設時,樣本數目大於1就可以估算出限制的協方差矩陣。
高斯分佈矩陣表示:
設有三個變數
x1∈Rr,x2∈Rs,x∈Rr+s.
作者課堂筆記摘錄,有問題請聯絡 [email protected]
1 因子分析(Factor Analysis)
內容參考 http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/37559995 高斯混合模型,當
作者課堂筆記摘錄,有問題請聯絡 [email protected]
Preview
高斯混合模型(Mixture of Gaussians)
最大期望演算法(EM)
1.EM演算法簡介
最大期望(Expectation Maximum)演算法是一種迭代優化演算法,其計算方法是每次迭代分為期望(E)步和最大(M)步。我們先看下最大期望演算法能夠解決什麼樣的問題。
假如班級裡有50個男生和50個女生,且男生站左,女生站右。我們假
概念
在統計計算中,最大期望(EM)演算法是在概率(probabilistic)模型中尋找引數最大似然估計或者最大後驗估計的演算法,其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數(Latent Variable)。
最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的資料聚類(Data Clust
介紹
em演算法是一種迭代演算法,用於含有隱變數的引數模型的最大似然估計或極大後驗概率估計。EM演算法,作為一個框架思想,它可以應用在很多領域,比如說資料聚類領域----模糊聚類的處理,待會兒也會給出一個這樣的實現例子。
EM演算法原理
EM演算法從名稱上就能看出他
EM的意思是“Expectation Maximization”,在我們上面這個問題裡面,我們是先隨便猜一下男生(身高)的正態分佈的引數:如均值和方差是多少。例如男生的均值是1米7,方差是0.1米(當然了,剛開始肯定沒那麼準),然後計算出每個人更可能屬於第一個還是第二個正態分佈中的(例如
最大期望演算法(expectation-maximization ),依賴於不可觀察的隱形變數(例如神經網路中的權值)的概率模型中——引數的最大似然估計。
似然:來源於古漢語,“然” 稱之為xxxxx的樣子,似然 = 像應該有的樣子。引數該有的樣子,怎麼得到?答:一系列引數,使得期望最大,例如對
一、過濾演算法
Bloom-Filter演算法簡介
即布隆過濾器,1970年由Bloom提出,它可以用於檢索一個元素否在一個集合中。它是一種空間效率很高的隨機資料結構,它利用陣列很簡潔地表示一個集合,並能判斷一個元素是否屬於這個集合。它是一個判斷元素是否存在
機器學習十大演算法之一:EM演算法。能評得上十大之一,讓人聽起來覺得挺NB的。什麼是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。神為什麼是神,因為神能做很多人做不了的事。那麼EM演算法能解決什麼問題呢?或者說EM演算法是因為什麼而來到這個世界上,
EM演算法(The Expectation-Maximization Algorithm)實質是對含有隱變數的概率模型引數的極大似然估計。EM演算法的推導過程真的灰常容易理解,只需要一點點概率論的知識加上一點點的講解,便可對此演算法瞭然。
學習EM演算法,
k-最近鄰演算法是基於例項的學習方法中最基本的,先介紹基於例項學習的相關概念。
基於例項的學習
1.已知一系列的訓練樣例,很多學習方法為目標函式建立起明確的一般化描述;但與此不同,基於例項的學習方法只是簡單地把訓練樣例儲存起來。
從這些例項中泛化
摘要:主要是學習Kafka文件,對Kafka官網的Quickstart進行了閱讀並試著翻譯。
來源:http://kafka.apache.org/quickstart
Quickstart
快速入門
This tutorial assume 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。
使用EM演算法的原因
首先舉李航老師《統計學習方法》中的例子來說明為什麼要用EM演算法估計含有隱變數的概率模型引數。
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 數字 euler class tin urn break 如果 == 素因子
from math import floor
def panduan(num):
if num > 1:
if num > 1:
# 【題目】:
給定陣列arr和整數num,共返回有多少個子陣列滿足如下情況:
max(arr[i...j] - min(arr[i...j]) <= num
max(arr[i...j])表示子陣列arr[i...j]中的最大值,min(arr[i...j])表示子陣列arr[i...j 1.10 如果 表示 max nbsp n) 數組a 復雜 最小值 【題目】:
給定數組arr和整數num,共返回有多少個子數組滿足如下情況:
max(arr[i...j] - min(arr[i...j]) <= num
max(arr[i...j])表
1.執行環境 python 3.6.4 2.思路 大致思路與正向相同,可參考我的上一篇部落格。 3.程式碼實現
import codecs
#獲得分詞字典,儲存為字典形式
f1 = codecs.open('./corpus/WordList.txt', 'r', encodi
1.python 版本:python 3.6.4 2.思路: s1.匯入分詞詞典,儲存為字典形式dic,匯入停用詞詞典stop_words,儲存為字典形式,需要分詞的文字檔案cutTest.txt,儲存為字串chars s2.遍歷分詞詞典,找出最長的詞,長度為max_chars s3
首先是網路流中的一些定義:
V表示整個圖中的所有結點的集合. E表示整個圖中所有邊的集合. G = (V,E) ,表示整個圖. s表示網路的源點,t表示網路的匯點. 對於每條邊(u,v),有一個容量c(u,v) (c(u,v)>=0),如果c(u,v)=0,則表示( 1) 極/最大似然估計 MLE
給定一堆資料,假如我們知道它是從某一種分佈中隨機取出來的,可是我們並不知道這個分佈具體的參,即“模型已定,引數未知”。例如,我們知道這個分佈是正態分佈,但是不知道均值和方差;或者是二項分佈,但是不知道均值。 最大似然估計(MLE,Maximum Likelihood Esti
x=[x1x2]
假設
x∼N(μ,Σ),所以:
μ=[μ1μ2],Σ=[Σ11Σ21Σ12Σ22]
其中
x1的邊際分佈可以得到:
E[x1]=μ1,Cov(x1)=E[(x1−μ1)(x1−μ1)T]=Σ11
所以對x我們可以得到:
Cov(x)=Σ=[Σ11Σ21Σ12Σ22]=E[(x−μ)(x−μ)T]
...=E[[x1−μ1x2−μ2][x1−μ1x2−μ2]T]=E[(x1−μ1)(x1−μ1)T(x2−μ2)(x1−μ1)
相關推薦
資料學習(10)·最大期望演算法·因子分析模型(下)
資料學習(9)·最大期望演算法·混合高斯模型(上)
機器學習之最大期望(EM)演算法
資料探勘十大演算法----EM演算法(最大期望演算法)
EM最大期望演算法與jensen不等式
MLE極大似然估計和EM最大期望演算法
2018.11.14——最大期望(EM)演算法
大資料學習——過濾及推薦常用演算法簡介
機器學習之最大似然演算法
EM(期望最大)演算法詳解(上)
資料探勘十大經典演算法之K最近鄰演算法
大資料學習[10]:Kafka新手入門
EM(最大期望)演算法推導、GMM的應用與程式碼實現
project euler之最大的素因子
1.10 最大值減去最小值小於或等於num的子陣列數量
1.10 最大值減去最小值小於或等於num的子數組數量
逆向最大匹配演算法之python實現
正向最大匹配演算法實現之python實現
網路流 - 最大流演算法之EK
【模式識別與機器學習】——最大似然估計 (MLE) 最大後驗概率(MAP)