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)， LDA主题模型的变分推断等等。本文就对EM算法的原理做一个总结。EM算法要解决的问题我们经常会从样本观察数据中，找出样本的模型参数。 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数。但是在一些情况下，我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据，
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2024-04-15 23:26:14
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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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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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最大期望算法EM算法的正式提出来自美国数学家Arthur Dempster、Nan Laird和Donald Rubin，其在1977年发表的研究对先前出现的作为特例的EM算法进行了总结并给出了标准算法的计算步骤，EM算法也由此被称为Dempster-Laird-Rubin算法。1983年，美国数学家吴建福（C.F. Jeff Wu）给出了EM算法在指数族分布以外的收敛性证明。MLEM
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2024-04-16 15:19:44
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# 泊松EM算法的R语言实现
## 一、引言
在统计学与机器学习中，EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）是一种用于参数估计的迭代优化方法。对于处理含有隐变量或缺失数据的模型，EM算法展现了其强大的优势。本文将通过泊松分布的案例，对EM算法在R语言中的实现进行介绍，包括代码示例、类图和结果展示。
## 二、泊松分布简介
泊松分布是一种离散概率分布，
# Emplanner算法与旅行图的Python实现
## 引言
在旅行规划问题上，如何高效地安排路径，选择合适的景点等，一直是一个挑战。Emplanner算法作为一种用于优化旅行安排的算法，近年来却逐渐获得了关注。本文将介绍Emplanner算法的基本原理，给出Python的开源实现，并结合旅行图的可视化，帮助读者直观理解。
## 什么是Emplanner算法
Emplanner算法主要
Sift算法详解及代码解析 学了SIFT也有1个半月了，真的是坎坷不断，也因为我可能接触图像邻域时间不长，有很多相关知识要学习，直至今日，才把SIFT大致弄明白。但还有些细节值得去深究，我先把我个人对SIFT算法的理解分享给大家。如果有什么错误，欢迎大家指正。要理解SIFT算法，首先要清楚你要干什么。SIFT的确可以做很多东西，比如说目标识别，图像区域匹配，又或者是三维视觉。但是对于每个
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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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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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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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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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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阿里巴巴研究院开源的代码库有以下几个：1. X-DeepLearning：阿里巴巴自研的深度学习框架，支持分布式训练和推理，具有高效、易用等特点。该框架已经在阿里巴巴内部广泛应用。
2. EasyTransfer：基于TensorFlow的开源迁移学习工具包，支持快速搭建和训练自然语言处理（NLP）任务和图像分类任务等模型，具有高效、灵活、易用等特点。
3. AI-City：面向智慧城市领域的AI
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2024-03-14 21:27:51
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开源项目办公室最重要的责任之一，是要在整合开源代码与专有的、第三方的源代码到商业产品中时，确保您的组织符合其法定义务。作者/来源 : TODO | 编辑：舒敏前言最大限度优化组织中运行开源计划或启动开源项目的实践。这些资源由 Linux 基金会与 TODO Group 合作开发，代表了我们的员工、项目和成员的经验。英文：https://todogroup.org/g
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2024-03-23 08:55:44
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开发示例Nop平台是可逆计算理论的一个具体落地实现方案。为了演示可逆计算理论的相关概念，它内置了针对后台管理系统的一套低代码开发流程，可以采用低代码的方式来快速开发后台管理系统，并且无需特殊设计，利用平台内置机制即可自动提供产品化定制能力。以下以nop-app-mall项目的开发为例，介绍Nop平台内置的低代码开发流程。nop-app-mall是一个简单电子商城的示例应用，项目工程为 nop-ap
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2024-08-28 12:54:33
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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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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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(Speed Up Robust Feature)算法的原理 &
在VisonMobile看到下了一个pdf，其中有一页是Who’s who of open source，将开源分为几个层次。学习一下：根据这个分发，我们看看MeeGo。MeeGo
原创
2023-04-10 07:05:27
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