我学习C语言的时候，遇到的一个问题就是EOF。它是end of file的缩写，表示"文字流"（stream）的结尾。这里的"文字流"，可以是文件（file），也可以是标准输入（stdin）。比如，下面这段代码就表示，如果不是文件结尾，就把文件的内容复制到屏幕上。 int c; while ((c = fgetc(fp)) != EOF) { putchar (c); }很自然地，我就
大纲数学基础：凸凹函数，Jensen不等式，MLEEM算法公式，收敛性HMM高斯混合模型一、数学基础1. 凸函数通常在实际中，最小化的函数有几个极值，所以最优化算法得出的极值不确实是否为全局的极值，对于一些特殊的函数，凸函数与凹函数，任何局部极值也是全局极致，因此如果目标函数是凸的或凹的，那么优化算法就能保证是全局的。定义1：集合是凸集，如果对每对点，每个实数，点定义2：我们称定义在凸集上的函数为
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2024-07-01 12:50:07
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本来想自己写一个EM算法的，但是操作没两步就进行不下去了。对那些数学公式着实不懂。只好从
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2014-09-19 12:37:00
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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、引言E，expectation（期望）；M，maximization（极大化）； EM算法，又称期望极大算法。EM已知的是观察数据，未知的是隐含数据和模型参数，在E步，我们所做的事情是固定模型参数的值，优化隐含数据的分布，而在M步，我们所做的事情是固定隐含数据分布，优化模型参数的值。为什么使用EM 算法？ EM算法使用启发式的迭代方法，先固定模型参数的值，猜想模型的隐含数据；然后极大化观测数据
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2024-03-25 09:11:39
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最近在读李航写的《统计学习方法》，想要迁移一些知识到图像重建领域，首先总结一下EM算法：EM算法算是机器学习中有些难度的算法之一，也是非常重要的算法，曾经被誉为10大数据挖掘算法之一，从标题可以看出，EM专治带有隐变量的参数估计，我们熟悉的MLE(最大似然估计)一般会用于不含有隐变量的参数估计，应用场景不同。首先举一个带有隐变量的例子吧，假设现在有1000人的身高数据，163、153、183、20
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2024-08-05 22:25:50
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EMC（Electro Magnetic Compatibility，电磁兼容）是指电子、电气设备或系统在预期的电磁环境中，按设计要求正常工作的能力。它是电子、电气设备或系统的一种重要的技术性能，其包括三方面的含义：目录（1）EMI（Electro Magnetic Interference，电磁干扰）：（2）EMS（Electro Magnetic Susceptibility，电磁抗扰度）：（
学习过机器学习的同学一定听说过或使用过EM算法，不知道你们第一次见到这个算法是什么感觉，反正我第一次见表情就这个样子 这个推导啥子的也太难了把。不过经过我不停不停不停不停的看这个算法，到今天我突然觉得自己好像明白了，然后我决定把我的理解写成一篇文章，毕竟只有给别人讲明白了才能算自己真正的明白。那么就进入我们这篇文章的主题:EM算法。我们先讲一下极大似然估计法，然后再引申出EM算
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算法简介首先上一段EM算法的wiki定义:expectation–maximization (EM) algorithm is an iterative method to find maximum likelihood（MLE） or maximum a posteriori (MAP) estimates of parameters in statistical models, where
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2024-04-18 22:20:54
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前言 EM算法大家应该都耳熟能详了，不过很多关于算法的介绍都有很多公式。当然严格的证明肯定少不了公式，不过推公式也是得建立在了解概念的基础上是吧。所以本文就试图以比较直观的方式谈下对EM算法的理解，尽量不引入推导和证明，希望可以有助理解算法的思路。介绍 EM方法是专门为优化似然函数设计的一种优化算法。它的主要应用场景是在用缺失数据训练模型时。由于数据的缺失，我们只能把似然函数在这些缺失数据上边
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2023-06-14 19:53:57
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寒假Day2： EM算法学习主要看了https://zhuanlan.zhihu.com/p/36331115https://zhuanlan.zhihu.com/p/25799397 两篇的详解，非常浅显易懂，值得学习。其实核心思路可以概括一下：所有的样本可能分别属于n个类，因此服从n种分布中的一种。 因此，第一步中我们先给出这n种分布的参数。比如高斯分布，就随便给出一组均值和方差作为初始点。
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2024-09-06 09:27:56
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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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4412的板子IO都是1.8v的。只有I2C6是用了电平转换到了3.3v。所以我准备使用I2C6来驱动mpu9250一、首先去掉占用的模块menuconfig中去掉触摸的驱动Device Drivers --->Input device support --->Touchscreens --->FT5X0X based touchscreens
写在前面笔者接触编程只有一年，这一年间主要研究启发式算法在运筹学中的应用。但是由于编程基础薄弱，在进一步研究复杂运筹学问题时发现基础算法不过关导致写出的代码运行速度很慢，因此很苦恼。所以决定这个暑假补习一下基础算法，主要是刷一些简单的ACM入门题。偶尔会发一些刷题笔记(偶尔！)。和作者有类似目标的同学可以一起交流共勉！目前在看的教程：北京理工大学ACM冬季培训课程算法竞赛入门经典/刘汝佳编著．－2
估计方法都是用的MLE, variational EM 估计α\alpha和β\beta(对应EM中的zz)，e而实际上也要求的是θ\theta
原创
2023-06-29 09:57:29
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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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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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