EM算法是机器学习中一个很重要的算法，即期望最大化算法，主要包括以下两个步骤：E步骤：estimate the expected valuesM步骤：re-estimate parameters迭代使用EM步骤，直至收敛。我觉得可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚。比如说食堂的大师傅炒了一份菜，要等分成两份给两个人吃，显然没有必要拿来天平一点一点的精确的去称分量，最简单的办法是先随意的把菜
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2024-04-20 18:49:14
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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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一、概述EM算法是一种启发式的迭代方法，用于含有隐含变量Z的概率模型参数的最大似然/最大后验估计。由于含有隐变量不能直接使用MLE、MAP，因此用隐变量的期望来代替它，再通过最大化对数边际似然（marginal likelihood）来逐步逼近原函数的极大值，EM的优点是简单、稳定，但容易陷入局部最优解。EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。二、相关概念1、极大似然估计举
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2023-08-21 14:25:33
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目录总结一、基础的基础1. 数学期望（以下简称“期望”）2. 最大似然估计3. Jensen不等式 二、EM算法推导1. 从特殊到一般2. EM算法的推导3. EM算法总结 三、EM算法在高斯混合模型中的应用（重要）四、Python代码实现五、总结看到上面的表情了吗？没错，我的心情……为啥呢？因为我今天要讲一讲这个曾经耗费我将近两个月的时间去理解的EM（Emoji Melanc
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2023-11-21 22:00:34
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下面代码为PRML所附的基于混合高斯（MoG）的代码，个人认为编码可读性和风格都值得借鉴。function [label, model, llh] = mixGaussEm(X, init)
% Perform EM algorithm for fitting the Gaussian mixture model.
% Input:
% X: d x n data matrix
% in
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2023-12-26 17:06:50
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RPEnsemble代码阅读1.Other.classifier2.R3.RPchoose3.1. 函数调用3.2. 函数赋值3.3. 调用基分类器3.3.1. 调用knn3.3.2. 调用LDA3.3.2.1. 有训练集模式3.3.2.2. LOO模式3.3.3. 调用QDA4. RPChooseSS4.1.1. 调用knn【有验证集】4.1.2.调用LDA【有验证集】4.1.3. 调用QDA
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2023-12-02 07:12:36
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本节书摘来自华章计算机《数据科学：R语言实现》一书中的第3章，第3.12节，作者 丘祐玮（David Chiu），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。3.12 估计缺失数据之前的教程介绍了如何检测数据集中的缺失数值。尽管包含缺失值的数据并不完整，但是我们还是要采用启发式的方法来补全数据集。这里，我们会介绍一些技术来估计缺失值。准备工作按照3.3节“转换数据类型”教程，把导入数据的
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2023-08-21 10:29:04
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。简介提供了通过EM算法对具有各种协方差结构的正态混合模型进行参数估计的函数，以及根据这些模型进行模拟的函数。此外，还包括将基于模型的分层聚类、混合分布估计的EM和贝叶斯信息准则（BIC）结合在一起的功能，用于聚类、密度估计和判别分析的综合策略。其他功能可用于显示和可视化拟合模型以及聚类、分类和密度估计结果。相关视频聚类head(X)pairs(X)plot(BIC)summary(BIC)sum
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2023-07-20 14:39:38
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一、EM简介EM(Expectation Mmaximization) 是一种迭代算法， 用于含隐变量(Latent 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算法由两步组成， 求期望的E步，和求极大的M步。 EM算法可以看成是特殊情况下计算极大似然的一种算法。现实的数据经常有一些比较奇怪的问题，比如缺失数据、含有隐变量等问题。当这些问题出现的时候，计算极大似然函
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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最大期望算法(EM)K均值算法非常简单，相信读者都可以轻松地理解它。但下面将要介绍的EM算法就要困难许多了，它与极大似然估计密切相关。1 算法原理不妨从一个例子开始我们的讨论，假设现在有100个人的身高数据，而且这100条数据是随机抽取的。一个常识性的看法是，男性身高满足一定的分布(例如正态分布)，女性身高也满足一定的分布，但这两个分布的参数不同。我们现在不仅不知道男女身高分布的参数，甚至不知道这
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2023-08-21 14:25:16
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第一次写博客，好紧张学习了EM的理论后想写一下练练手。在网上找到了混合高斯的R代码；但是这个代码是有问题的，它只能在某些特定情况下使用。模拟数据是样本集5000个，前2000个是以3为均值，1为方差的高斯分布，后3000个是以-2为均值，2为方差的高斯分布。# 模拟数据
miu1 <- 3
miu2 <- -2
sigma1 <- 1
sigma2 <- 2
alpha1
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2023-11-29 13:37:21
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EM算法原理及证明1、EM算法 最大期望（EM）算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。 给定的训练样本是，样例间独立，我们想找到每个样例隐含的类别z，能使得p(x,z)最大。p(x,z)的最大似然估计如下：
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2024-02-29 10:57:28
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初识EM算法EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法。它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）等等。EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算方法中每一次迭代都分两步，其中一个为期望步（E步），另一个为极大步（M步），所以算法被称为EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）。EM算法受到
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2024-05-28 11:07:02
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修改了原文段落100中关于score计算方式的理解。对于厘清事件关系和符号定义有很大帮助。001、一个非常简单的例子假设现在有两枚硬币1和2，,随机抛掷后正面朝上概率分别为P1，P2。为了估计这两个概率，做实验，每次取一枚硬币，连掷5下，记录下结果，如下：硬币结果统计1正正反正反3正-2反2反反正正反2正-3反1正反反反反1正-4反2正反反正正3正-2反1反正正反反2正-3反可以很容易地估计出P1
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2024-02-29 10:44:05
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一、SMOTE原理SMOTE的全称是Synthetic Minority Over-Sampling Technique 即“人工少数类过采样法”，非直接对少数类进行重采样，而是设计算法来人工合成一些新的少数样本。SMOTE步骤__1.选一个正样本红色圈覆盖SMOTE步骤__2.找到该正样本的K个近邻（假设K = 3）SMOTE步骤__3.随机从K个近邻中选出一个样本绿色的SMOTE步骤__4.在
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2023-06-21 16:48:13
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最大期望算法：EM算法。在统计计算中，最大期望算法（EM）是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算：第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计，计算其最大似然估计值；第二步是最大化（M），最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中，这个过程不断交替进行。
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2024-01-09 17:48:54
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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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EM算法是一种常用的参数估计方法，在很多统计学和机器学习的问题中都有广泛的应用。它可以用于解决缺失数据问题、聚类问题、混合模型参数估计等等。
首先，我们需要了解EM算法的基本原理。EM算法是一种迭代的优化算法，它通过交替进行两个步骤来最大化似然函数。第一个步骤是E步，即期望步骤，它根据当前的参数估计值计算隐变量的后验概率。第二个步骤是M步，即最大化步骤，它根据上一步得到的后验概率更新参数估计值。
原创
2023-08-28 10:45:00
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## EM算法在R语言中的实现
### 1. EM算法概述
EM算法（Expectation-Maximization algorithm）是一种用于估计含有隐变量的概率模型参数的迭代算法。它通过交替进行两个步骤：E步骤（Expectation step）和M步骤（Maximization step），来不断迭代求解模型参数的最大似然估计。
EM算法的一般步骤如下：
1. 选择参数的初值；
原创
2023-08-27 06:47:50
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