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，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（probabilistic）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（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习
1. 什么是EM算法 最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译为期望最大化算法），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性变量。 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值，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
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2023-10-19 11:48:42
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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，参数的最大似然估计。（EM算法只需要有一些训练数据，定义一个最大化函数，剩下的就交给计算机了。经过若干次迭代，我们需要的模型就训练好了）在统计计算中，最大期望（EM）算法：隐性变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视
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2024-04-26 20:13:31
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机器学习笔记(9)-最大期望算法最大期望算法（Expectation-Maximization algorithm，EM）是一类通过迭代进行极大似然估计的优化算法，常用于高斯混合模型等，主要是用来解决那些样本中存在隐变量的情况。在采用极大似然估计构造我们的目标函数时，有时我们会假设随机变量\(X,Y\)的似然函数和先验概率是符合某个分布的，这样我们就能通过得到先验概率和似然函数来确定目标函数。EM
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2024-09-18 21:09:44
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在此之前大家可以了解一下在深入理解 EM 算法前，先了解一下 模型参数求解方法和Jensen'sinequality。1、模型参数求解方法有两种方法：1）训练数据是完整的，即不缺少某些属性值，则直接用训练数据去拟合模型得到模型的参数即可，如极大似然估计和最大后验估计等。2）训练数据是不完整的，即缺少某些属性数据，则此时不可用训练数据去拟合模型（某些属性没有数据，则无法对该属性...
原创
2022-01-09 11:02:17
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# R语言中的期望最大化算法
## 引言
在统计学和机器学习领域中，期望最大化（EM）算法是一种常用的参数估计方法。它特别适用于含有隐变量的模型或不完整数据的最大似然估计。在R语言中，EM算法被广泛使用于聚类、图像处理和生物统计等多个领域。本文将通过基本概念和示例代码详细介绍EM算法。
## 期望最大化算法概述
EM算法是一个迭代过程，包括两个步骤：
1. **期望步骤（E步）**：根据
更多机器学习方法总结请到我这个博客链接 文章目录最大期望算法（Expectation-Maximization，EM）10.1 EM算法10.1.1 EM算法与“鸡生蛋蛋生鸡问题”10.1.2 EM求解思想及算法流程10.1.3 EM算法的导出 （为什么可以实现极大似然估计）10.1.5 EM在非监督学习的应用10.2 EM算法的收敛10.3 高斯混合模型（Gaussian mixture mod
渴望的力量图 java 这篇文章最初发布在Takipi博客上 -Java和Scala异常分析和性能监控。 当我们要求Java社区分享他们对Java 9的想法时，我们几乎无法想象我们将收到的最佳评论与Java没有任何关系：“要取笑Microsoft，他们应该跳过Java 9并继续前进。直接到Java 10”，John Doe写道。 因此，无论您在哪里，都感谢匿名评论员。 超过350个Java开发
声明：本文改编自订阅号“夕小瑶的卖萌屋”中的 《机器学习系列-强填EM算法在理论与工程之间的鸿沟（上） 做工程的学长：“学长学长，EM算法是什么呢？”学长回答：“EM算法就那样...
原创
精选
2023-04-06 15:19:29
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本文深入探讨了期望最大化（EM）算法的原理、数学基础和应用。通过详尽的定义和具体例子，文章阐释了EM算法在高斯混合模型（GMM）中的应用，并通过Python和PyTorch代码实现进行了实战演示。
关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收
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2023-11-28 12:09:04
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更加深刻地理解最大期望（EM）算法
原创
2021-07-27 09:39:55
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期望最大画算法被称为机器学习十大算法之一，它主要从不完整的数据中计算最大似然估计。它是隐马尔可夫（HMM）等算法的基础，广泛应用于自然语言处理中。EM算法是一种迭代优化策略，每一次迭代都分为两步：期望步（E）和极大步（M）。 EM算法都到缺失思想影响，最初是为了解决数据缺失情况下的参数估计问题。其基本思想为：首先根据已经给出的观测数据，估计模型参数的值；然后再通过此参数值估计缺失数据的值
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2023-11-02 09:43:52
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2023美国大学生数学建模竞赛思路分析
资料思路分享Q 裙：323126572参加2023年美赛的同学注意啦！为帮助大家在2023年美赛中取得优异成绩，开放美赛资料群，助力大家2023美赛获奖，点击下方链接获取美赛80G资料，全程免费无套路，抓紧上车点击链接2023美赛数学建模思路：https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=YyTS4dd02023美赛思路2023
原创
2023-02-15 19:46:46
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1. 什么是EM算法最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译为期望最大化算法），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性变量。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值，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
1.程序功能描述
基于EM期望最大化算法的GMM模型参数估计是一种常用的统计学习方法，用于估计高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）的参数。仿真输出EM算法的迭代收敛曲线，并得到GMM的参数估计结果。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行
3.核心程序
mu1_est = mu_ini(1,:)
mu2_est = mu_in
原创
2024-08-13 23:57:50
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1、服从大数定律 如果当n足够大时，随机变量序列的算术平均值Y等于Y的期望地概率为1。 满足这个条件就可以说这个随机序列服从大数定律。2、Bernoulli大数定律 事件A的概率为p,当实验次数n足够大时，事件A出现的次数与n的比值等于p的概率为1，其实也就是说，但实
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2023-09-25 21:03:53
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PyAutoGUI——图形用户界面自动化（超级详细）开始之前查看屏幕大小获取当前鼠标的位置检查指定坐标是否在屏幕上设置暂停时间鼠标功能移动鼠标鼠标点击鼠标拖动鼠标滚动屏幕功能截屏功能定位功能消息框功能alert()函数confirm()函数prompt()函数password()函数键盘控制功能write()函数press()函数hotkey()函数 开始之前在开始之前，要先安装所需要的模块 p
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2024-01-12 17:44:30
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如果一个国家足球不行，把每个孩子的高考分数和足球水平挂钩，人们就会大力投资足球设施，大爷大妈也会把广场让出去给孙子踢足球，谁跟我孙子抢我真的会发疯 — 整个国家都会自动迭代寻找最优解，每个人说话都是公司价值观。在非凸函数中，可能存在多个局部最优解，这意味着算法可能会在达到一个局部最优点后停止，而
原创
2024-01-15 11:34:15
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期望最大化算法（Expectation-Maximization Algorithm，简称EM算法）是一种迭代优化算法，主要用于估计含有隐变量（latent variables）的概率
原创
2024-07-17 14:34:16
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近日，单位有位老同志述说其网页打开不能最大化，一个小筐，煞是郁闷，希望我搞定它，
我翻山越岭，跋山涉水，终于在网上找到一手资料，经过24小时的努力，终于搞定了，不敢独享，一下显之：
方法一：使IE窗口打开后即为最大化 解决方法一新开一个IE窗口，手动拖到最大，按着shift关掉即可。
方法二：有时在我们使用IE浏览器时，不知道什么原因窗口就变小了，每次重新启动IE都是一个小窗口，即使用“最大
原创
2008-02-29 13:51:56
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