EM算法描述及应用场景：某个数据集中有一些数据是缺失的，那么这些数据填充为多少比较合适。这是一个比较有研究意义的问题。 EM很适合解决这个问题： 最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中（此处理解为缺失值），参数的最大似然估计。在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率模型中
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2023-07-20 14:38:28
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1．EM算法是含有隐变量的概率模型极大似然估计或极大后验概率估计的迭代算法。含有隐变量的概率模型的数据表示为 。这里，是观测变量的数据，是隐变量的数据， 是模型参数。EM算法通过迭代求解观测数据的对数似然函数的极大化，实现极大似然估计。每次迭代包括两步：步，求期望，即求 )关于)的期望： 称为函数，这里是参数的现估计值；步，求极大，即极大化函数得到参数的新估计值： 在构建具体的EM算法时，重要的是
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2023-11-26 18:11:55
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EM算法是期望最大化 (Expectation Maximization) 算法的简称，用于含有隐变量的情况下，概率模型参数的极大似然估计或极大后验估计。EM算法是一种迭代算法，每次迭代由两步组成：E步，求期望 (expectation)，即利用当前估计的参数值来计算对数似然函数的期望值；M步，求极大 (maximization)，即求参数\(\theta\) 来极大化E步中的期望值，而求出的参数
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2024-05-20 16:34:18
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一、算法简介。EM算法全称为Expectation Maximization，即期望极大算法，是一种用于处理含有隐变量（hidden variable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法是一种迭代算法，每一次迭代可分为两步：E步，求期望（Expectation）；M步，求极大（Maximization）。二、算法步骤。引用于PRML。三、个人总结。EM算法是求含有潜变量的模
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2023-05-23 11:02:50
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目录一。Jensen不等式：若f是凸函数二。最大似然估计 三。二项分布的最大似然估计四。进一步考察 1.按照MLE的过程分析 2.化简对数似然函数 3.参数估计的结论 4.符合直观想象五。从直观理解猜测GMM的参数估计 1.问题：随机变量无法直接(完全)观察到 2.从直观理解猜测GMM的参数估计 3.建立目标函数&nb
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2023-07-20 14:38:53
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1硬币问题先看一个抛硬币问题，如果我们有A和B两个不均匀硬币，选择任意一个硬币抛10次(这里我们知道选择是的哪一个硬币)，共计选择5次。正面记为H，背面记为T。记录实验结果，求A和B再抛正面向上的概率？使用极大似然估计(Maximum likelihood)来算：统计出每次实验，正反面的次数多次实验结果相加相除得到结果，P(A)=0.8,P(B)=0.45但是在实际过程中，很有可能我们只知道有两个
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2023-07-20 14:38:52
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1.EM算法简介EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法，如果概率模型的变量都是观测变量（数据中可见的变量），则可以直接用极大似然估计，或者用贝叶斯估计模型参数。但是，当模型含有隐变量（数据中看不到的变量）时，就不能简单地使用这些估计方法，而应该使用含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法，也即EM算法。 EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法，既然我
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2023-10-07 12:53:30
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本文主要是在阅读过程中对本书的一些概念摘录，包括一些个人的理解，主要是思想理解不涉及到复杂的公式推导。会不定期更新，若有不准确的地方，欢迎留言指正交流
原博客地址： blog.csdn.net 本文完整代码github： anlongstory/awsome-ML-DL-leaninggithub.com
第 9 章 EM 算法
在统计学中，
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2024-08-11 15:15:22
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4-EM算法原理及利用EM求解GMM参数过程
1.极大似然估计 原理：假设在一个罐子中放着许多白球和黑球，并假定已经知道两种球的数目之比为1:3但是不知道那种颜色的球多。如果用放回抽样方法从罐中取5个球，观察结果为：黑、白、黑、黑、黑，估计取到黑球的概率为p; 假设p=1/4,则出现题目描述观察结果的概率
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2024-04-18 22:20:02
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# SM算法 Python 实现科普
在机器学习和数据挖掘的领域，优化算法是至关重要的一环。SM算法，即“Sequential Minimal Optimization”算法，是一种用于支持向量机（SVM）模型训练的高效算法。本文将介绍SM算法的基本原理、其在SVM中的应用，并提供相应的Python实现代码示例。同时，我们还将通过序列图和旅行图展示SM算法的工作流程。
## 什么是SM算法？
今天本来是想写NAND的读写来着，可是这个东东要用到ECC的算法，就深入进来了，从网上找了些资料，不是很好，直到找到这个，郑重感谢Linux时代网站的wwxbei ECC的全称是Error Checking and Correction，是一种用于Nand的差错检测和修正算法。如果操作时序和电路稳定性不存在问题的话，NAND Flash出错的时候一般不会造成整个Bloc
EM算法作用EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计或极大后验估计。预备知识： 用Y表示观测随机变量的数据，Z表示隐随机变量的数据。Y和Z连在一起称为完全数据，观测数据Y又称为不完全数据。给定观测数据Y，其概率分布是P(Y|θ)，其中θ是需要估计的模型参数，它相应的对数似然估计L(θ)=logP(Y|θ)。假设Y和Z的联合概率分布是P(Y,Z|θ),那么完全数据的对数似然
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2024-03-27 23:30:04
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高斯混合模型核心思想假设数据集是按照一定统计过程产生的，那么聚类的过程就是通过样本学习相应统计分布模型的参数混合模型简介混合模型将数据看作是从不同的概率分布得到的概率的观测值的集合。通常采用高斯分布，称之为高斯混合模型。一个数据的产生可以分成两个过程： 1. 选择分模型k， 概率为归一化后的αk
α
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2024-03-04 11:54:49
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# EM算法：混合高斯模型的参数估计
## 1. 引言
在机器学习领域，参数估计是一个经常遇到的问题。当我们拥有一些观测数据，但是并不知道数据生成过程的具体参数时，我们就需要通过已有的观测数据来估计这些参数。EM算法（Expectation Maximization Algorithm）就是一种常用的参数估计方法，特别适用于混合高斯模型等概率模型的参数估计。
本文将介绍EM算法的基本原理，并
原创
2023-11-21 14:33:04
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目标2022/4/17-2022/5/10实现自适应的MCMC方法（Adaptive Metropolis Algorithm）本地目录：E:\Research\OptA\MCMC如有问题，欢迎交流探讨！ 邮箱：lujiabo@hhu.edu.cn 卢家波 来信请说明博客标题及链接，谢谢。MCMC简介MCMC方法是基于贝叶斯理论框架，通过建立平衡分布为的马尔可夫链，并对其平衡分布进行采样，通过不断
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2023-12-21 11:12:31
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简介通过使用python语言实现KMeans算法，不使用sklearn标准库。 该实验中字母代表的含义如下：p:样本点维度n:样本点个数k:聚类中心个数实验要求使用KMeans算法根据5名同学的各项成绩将其分为3类。数据集数据存储格式为csv，本实验使用数据集如下：实验步骤引入需要的包 本实验只需要numpy和pandas两个包， 其中numpy用于数值计算，pandas用于读取数据。import
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2023-12-24 13:01:20
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本文的计算公式出自《统计学习方法》，写这篇文章主要是想把自己对这个算法的思路理清，并把自己的理解记录下来，同时分享出来，希望能够帮助到打算入门机器学习的人。定义：概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量或潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用极大似然估计法，或贝叶斯估计法估计模型参数，但是，当模型含有隐变量时，就不能简单地使用这些估计方法了。EM算法就是含有隐变量的概率
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2023-06-14 19:53:38
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Lesson 4. sync_timing.py还记得吗，系统管理员层在reboot机器前在终端上连敲了三次sync命令来让第一次sync同步执行完成? 后来有人觉得sync;sync;sync这种把它们放在一行运行的操作简直是666，甚至最终都成为了行业惯例，尽管违背了初衷！ 接下来的这个列子用以记录do_sync被频繁调用的有都快，如果调用间隔小于一秒，则将两次被调用的时间
在当今深度学习和时序数据分析的潮流中，Temporal Convolutional Network (TCN) 被广泛应用于序列预测任务。对于开发者来说，如何在 Python 环境下使用 TensorFlow 实现 TCN 算法是一个值得深入探讨的话题。
## 背景描述
首先，让我们从一个四象限图入手，分析 TCN 算法在时间序列预测中的应用。通过对时序数据的需求分析，我们能更清晰地看到 TC
先举个栗子： 动物园里来了一只不明物种，通过对比它和动物园里每只动物的相似度，我们挑出了跟它长得最像的5只动物（k=5），其中有3只是马、一只是驴、一只是牛，所以我们可以判定新来的动物是一匹马。 文章目录1、KNN概述（K Nearest Neighbors）2、KNN原理3、代码实现：3.1 案例：手写数字识别4、KNN的缺陷 1、KNN概述（K Nearest Neighbors）机器学习可分
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2023-12-18 11:36:27
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