# 学习使用EM模型（期望最大化算法）实现聚类
在数据科学和机器学习领域，EM（期望最大化）算法是一种经典的统计估计方法。EM算法常用于处理含有隐变量的模型，尤其是在聚类分析中。本篇文章将引导你逐步实现一个简单的EM模型，用于高斯混合模型（GMM），并以Python代码为例详解每一个步骤。最后，我们也会呈现出类图示意，帮助你更好地理解模型。
## EM模型实现的步骤
在实现EM模型之前，我们
前言：想学习一些统计学的知识，所以想把自己学习的过程记录下来，希望自己能够坚持下来。也非常希望能够在CSDN找到小伙伴一起学习，监督，共同成长。EM算法和高斯混合模型学习一、EM算法的引入EM（expectation maximization）算法在李航的书《统计学习方法》中的定义如下：EM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，或者极大后验概率的估计。（对于这个概率模型的极大
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2024-08-01 16:00:14
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EM 算法是一种迭代算法，1977 年由 Dempster 等人总结提出，用于含隐变量（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 算法的每次迭代由两步组成：E 步，求期望（expectation）; M 步，求极大（maximization）。所以这一算法称为期望极大算法（expectation maximization algorithm），简称 E
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2023-12-20 13:44:09
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【论文夜读】【随笔】一切皆embedding(向量嵌入)python中一切皆对象，深度学习里几乎一切皆可embedding。自从word2vec横空出世，似乎一切东西都在被embedding。知识图谱、社交网络可以被embedding，句子、段落可以被embedding，图像的主题或者部分可以被embedding。。。总体地来说，embedding也是构建一个映射f:X→Y
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2023-11-03 20:28:38
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ELMO，BERT，GPT (三种解决一词多意问题的模型） 文章目录摘要1. 提出背景2. Embeddings from Language Model(ELMO)3. Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT)3.1 Training of BERT3.2 How to use BERT4. Generative P
但是可以花时间整理下，以使初学者能够更方便的学习EM算法。下面是我整合在网上找到的其他人的文章，算是一个简单的总结吧！描述：EM是一种基于模型的聚类算法，假设样本符合高斯混合模型,算法的目的是确定各个高斯部件之间的参数，充分拟合给定数据，并得到一个模糊聚类，即每个样本以不同概率属于每个高斯分布，概率数值将由以上个参数获得。 &n
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2024-02-27 14:07:44
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# EM混合高斯模型的实现
## 引言
EM算法是一种常用的参数估计方法，广泛应用于机器学习和数据挖掘领域。其中，EM混合高斯模型是EM算法的一种特例，用于对数据进行聚类和模式识别。本文将介绍如何使用Python实现EM混合高斯模型，并逐步引导初学者完成整个过程。
## 总体流程
以下是整个实现过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1. 数据准备 | 读取数据集，
原创
2023-09-03 08:32:33
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EM算法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。每一次迭代由两步组成：E步，求期望（expectation）；M步，求极大（maximazation）。不断循环直到算法收敛，最后得出参数的估计。之所以要搞得这么麻烦，就是因为有隐变量（latent variable）这个东西的存在，隐变量是无法观测的，这就造成了我们的观测值和想要预测的参数值之间的差距。如果所有的变量都是
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2024-01-17 07:49:34
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__GMM__(Gaussian Mixture Model, 高斯混合模型)是指该算法由多个高斯模型线性叠加混合而成。每个高斯模型称之为component。__GMM算法__描述的是数据的本身存在的一种分布，即样本特征属性的分布，和预测值Y无关。显然GMM算法是无监督的算法，常用于聚类应用中，component的个数就可以认为是类别的数量。回到昨天说的例子：随机选择1000名用户，测量用户的身高
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2023-12-01 19:18:12
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1 EM算法的引入
1.1 EM算法
1.2 EM算法的导出
2 EM算法的收敛性
3EM算法在高斯混合模型的应用
3.1 高斯混合模型Gaussian misture model
3.2 GMM中参数估计的EM算法
4 EM推广
4.1 F函数的极大—极大算法 期望极大值算法（expectation maximizition algorith
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2024-04-15 12:58:25
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与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同，我们首先认为是满足一定的概率分布的，这里我们认为满足多项式分布，，其中，有k个值{1,…,k}可以选取。而且我们认为在给定后，满足多值高斯分布，即。由此可以得到联合分布。 整个模型简
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2024-08-16 18:34:32
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EM算法有很多的应用:最广泛的就是GMM混合高斯模型、聚类、HMM等等.The EM Algorithm高斯混合模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法EM算法求最大似然函数估计值的一般步骤：（1）写出似然函数；（2）对似然函数取对数，并整理；（3）求导数，令导数为0，得到似然方程；（4）解似然方程，得到的参数即为所求.期望最大化算法（EM算法）:优点：1、 简单稳定；2、 通
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2023-10-08 20:58:48
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在开始讲解之前，我要先给看这篇文章的你道个歉，因为《2012.李航.统计学习方法.pdf》中该节的推导部分还有些内容没有理解透彻，不过我会把我理解的全部写出来，而没理解的也会尽可能的把现有的想法汇总，欢迎你和我一起思考，如果你知道为什么的话，还请在评论区留言，对此，不胜感激。 当然，若你对EM算法都一知
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2023-09-08 11:25:39
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下面介绍一下几种典型的机器算法 首先第一种是高斯混合模型算法: 高斯模型有单高斯模型（SGM）和混合高斯模型（GMM）两种。 （1）单高斯模型： ，阈值t的选取一般靠经验值来设定。通常意义下，我们一般取t=0.7-0.75之间。 二维情况如下所示： （2）混合高斯模型： 对于(b)图所示的情况，很明显，单高斯模型是无法解决的
阿里CVR预估模型之ESMM和Multi-Task-Learning框架，和迁移学习，扯上关系，高大上了。一、Motivation不同于CTR预估问题，CVR预估面临两个关键问题：Sample Selection Bias (SSB) 转化是在点击之后才“有可能”发生的动作，传统CVR模型通常以点击数据为训练集，其中点击未转化为负例，点击并转化为正例。但是训练好的模型实际使用时，则是对整
基础：EM算法和高斯混合模型、EM算法EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型的极大似然估计，或者说是极大后验概率估计。1、EM算法EM算法的具体流程如下： 输入：观测变量数据Y，隐变量数据Z，联合分布P(Y, Z|θ)，条件分布P(Z|Y, θ) 输出：模型参数θ 1）选择参数θ的初始值θ(0)，开始迭代 2）E步：记θ(i)次迭代参数为θ的估计值，在第i+1次迭代的E步，计算（
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2024-05-06 23:02:08
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EM是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。EM的意思是“Expectation Maximization”最大期望，与最大似然估计MLE的关系，EM是解决（不完全数据的）MLE问题的迭代算法 iterative algorithm，是一种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。EM算法流程:
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2024-04-24 14:31:59
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K-meanshttp://blog.pluskid.org/?p=17 Clustering 中文翻译作“聚类”，简单地说就是把相似的东西分到一组，同 Classification (分类)不同，对于一个 classifier ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能
EM算法即期望最大化（Expection Maximization）算法，是一种最优化算法，在机器学习领域用来求解含有隐变量的模型的最大似然问题。最大似然是一种求解模型参数的方法，顾名思义，在给定一组数据时，将似然表示为参数的函数，然后对此似然函数最大化即可求出参数，此参数对应原问题的最大似然解。对于简单的问题，我们通过将似然函数对参数求导并令导数等于零即可求出参数的解析解或隐式解。然而，有一类模
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2024-06-29 21:17:23
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一、引言 按照计划，这周应该学习HMM中的第三个基本问题：参数估计问题，但是其中的内容涉及到了EM算法，所以打算先把EM算法搞定之后再去继续HMM的问题。EM算法的推导过程比较复杂，这节我只给出简述和计算公式，待推导完成后再贴上推导过程。二、一个实例例1 （三硬币模型） 假设有3枚硬币，分别记为A,B,C。这些硬币正面出现的概率分别是π,p,q。进行如
