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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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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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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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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在数据科学和机器学习中，EM算法（Expectation-Maximization algorithm）是一种常用的参数估计方法。尤其是在处理隐变量模型时，这一算法能有效地处理缺失数据或隐含信息。本文主要将讨论如何实现“EM算法硬币代码Python”，并应用于一个简单的硬币投掷实验中。以下内容将结构化展示这一过程，涵盖背景介绍、技术原理、架构设计、源码分析、应用场景及未来展望。
### 背景描述
一、EM算法要解决的问题EM算法就是最大期望算法，用于解决无法观测隐性变量的概率模型求参数的问题。这句话是什么意思呢？举个例子，如果一个学校只有男生，假设男生身高符合正态分布，此时需要根据统计得到的男生身高计算出正态分布模型中的均值和方差，那么我们可以直接计算。但是如果学校既有男生也有女生，而且因为统计时的疏漏，无法区分统计的身高是男生还是女生的身高，此时要计算模型参数，就需要EM算法了。EM算法
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2023-10-12 08:33:24
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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的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM），LDA主题模型的变分推断算法等等。本文对于EM算法，我们主要从以下三个方向学习：1，最大似然 2，EM算法思想及其推导 3，GMM（高斯混合模型） 1，最大似然概率 我们经常会从样本观察数据中，找到样本的模型参数。最常用的方法就是极大化模型
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2024-05-20 07:33:24
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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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本次笔记从EM算法的求解目标出发，不仅进行了前提知识的介绍，而且后面还提供了保姆式的公式推导，并且在reference中给出了一系列优秀的blog，相信根据此文，再参考一点其他的blog，零基础也能够完全搞明白EM算法！在学习EM算法之前，首先要明白以下几点内容：①什么是隐变量？ 例子一：假设有一批样本属于三个类，每个类都服从正态分布，但是正态分布的均值、协方差等参数未知。1，如
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2024-01-30 10:49:31
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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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EM算法 （1）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，或极大后验概率估计。 （2）EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望；M步，求极大。所以这一算法称为期望极大算法，简称EM算法。 （3）观测数据的极大似然估计没有解析解，只有通过迭代的方法求解，使用EM算法可以求解。 （4）EM算法与初值的选择有关，选择不同的初值可能得到不同的参数估计值。 （5）用Y表
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2024-01-31 10:07:04
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