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
最近上模式识别的课需要做EM算法的作业，看了机器学习公开课及网上的一些例子，总结如下：（中间部分公式比较多，不能直接粘贴上去，为了方便用了截图，请见谅）概要适用问题EM算法是一种迭代算法，主要用于计算后验分布的众数或极大似然估计，广泛地应用于缺损数据、截尾数据、成群数据、带有讨厌参数的数据等所谓不完全数据的统计推断问题。优缺点优点：EM算法简单且稳定，迭代能保证观察数据对数后验似然是单调不减的。&
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2023-09-05 08:08:05
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EM算法——期望极大值算法1. EM算法的简介及案例介绍2. EM算法的推导3. EM算法3.1 算法步骤：3.2 EM算法的收敛性4. EM算法应用——求解高斯混合模型(GMM)的参数4.1 高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)4.2 EM算法估计高斯混合模型的参数5.EM算法的推广——广义期望极大算法(GEM) 本文内容主体是基于李航老师的《统计学习方法
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2024-08-12 20:28:10
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序这个和我的硕士毕业论文的题目就有一定关系，我的导师让我按时向她汇报学习进度。然而我还在进行实习，还要准备自己明年的秋招，只能想办法游走于三者之间。EM算法是一个常用的数据挖掘算法，想必从事数据挖掘的相关工作的同学一定比较熟悉，至少是有所耳闻。1 EM算法的概念和介绍1.1 一些基本概念EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）是一种通过不断迭代进而使模型的参
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2024-05-21 11:40:05
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EM算法的适用场景：EM算法用于估计含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或者极大后验概率估计。当概率模型既含有观测值，又含有隐变量或潜在变量时，就可以使用EM算法来求解概率模型的参数。当概率模型只含有观测值时，直接使用极大似然估计法，或者贝叶斯估计法估计模型参数就可以了。EM算法的入门简单例子：已知有三枚硬币A，B，C，假设抛掷A，B，C出现正面的概率分别为π ，p ，q&
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2024-03-16 10:22:04
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? Index决策树算法分类算法聚类算法集成算法(AdaBoost算法)人工神经网络算法排序算法关联规则算法(Apriori算法)01 决策树算法决策树优点 1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则。
2、可以同时处理标称型和数值型数据。
3、测试数据集时，运行速度比较快。
4、决策树可以很好的扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库大小。
决策树缺
目录1.EM算法详解、及其收敛性2.EM算法在混合高斯模型学习中的应用 3.EM—变分推断1.EM算法详解、及其收敛性参考：【1】EM算法详解：实例【2】EM算法原理总结 - 刘建平Pinard - 博客园【3】维基百科，百度百科【4】EM算法及其应用（1）极大似然估计与EM算法适用问题： &n
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2024-05-08 15:49:46
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本文是《统计学方法》第九章自己的笔记，为了更方便的理解，本文对转载的文章内容稍作修改。EM算法的每次迭代由两部分组成：E步，求期望；M步，求极大。所以这一算法称之为期望极大算法，简称EM算法。 EM算法的引入 介绍一个使用EM算法的例子： 三硬币模型 有ABC三枚硬币，单次投掷出现正面的概率分别为π、p、q。利用这三枚硬币进行如下实验： 1、第一次先投掷A，若出现正面则投掷B，否则投掷C 2、记
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2024-03-18 09:36:57
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目录一、EM算法概述二、EM算法的原理三、EM算法的推导与求解一、EM算法概述EM算法即最大期望算法（Expectation-Maximization algorithm, EM），是一类通过迭代进行极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的优化算法，通常作为牛顿迭代法（Newton-Raphson method）的替代用于对包含隐变量（l
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2023-07-20 14:39:37
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EM算法入门及应用举例 EM算法。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做很多人做不了的事。那么EM算法能解决什么问题呢？或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上，还吸引了那么多世人的目光。EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白，因为它很简单，又很复杂。简单在于它的思想，简单在于
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2024-05-08 23:38:32
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EM算法实例 通过实例可以快速了解EM算法的基本思想，具体推导请点文末链接。图a是让我们预热的，图b是EM算法的实例。 这是一个抛硬币的例子，H表示正面向上，T表示反面向上，参数θ表示正面朝上的概率。硬币有两个，A和B，硬币是有偏的。本次实验总共做了5组，每组随机选一个硬币，连续抛10次。如果知道每次抛的是哪个硬币，那么计算参数θ就非常简单了，如下图所示： 如果不知道每次抛的是哪个硬
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2023-07-20 14:39:27
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写在前面 EM（Expectation Maximization 期望最大化）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。其每次迭代由E、M两步构成。下面首先给出一般EM算法的求解过程（怎么做），然后结合一个例子来理解，然后讲为什么这么求解，即推导，最后讲述EM算法在高斯混合模型中的应用及小结。 EM算法 P(Y|θ)=∑zP(Z|θ)P(Y|Z,θ
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2024-05-20 15:36:47
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EM算法，全称Expectation Maximization Algorithm，译作最大期望化算法或期望最大算法，是机器学习十大算法之一，吴军博士在《数学之美》书中称其为“上帝视角”算法，其重要性可见一斑。EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量（hidden variable）的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。它与极大似然估计的区别就是它在迭代过程中依赖极大似然估计方法。极大似然
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2024-01-31 12:44:32
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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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精选
2016-11-24 14:49:53
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一、基本认识EM（Expectation Maximization Algorithm）算法即期望最大化算法。这个名字起的很理科，就是把算法中两个步骤的名称放到名字里，一个E步计算期望，一个M步计算最大化，然后放到名字里就OK。 EM算法是一种迭代算法，是1977年由Demspster等人总结提出，用于有隐含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。这里可以注意下，EM算法是针对于有隐
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2024-05-10 17:28:56
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目录似然函数极大似然估计（Maximum Likelihood Estimate，MLE）极大似然估计应用求解极大似然估计初识EM算法问题引入隐变量直观理解EM算法隐变量的后验概率分布EM算法公式详细推导含隐变量的对数似然函数利用jensen不等式转化方程jeasen不等式转化详解如何表示期望为什么是凹函数转化对数似然方程式为不等式拔高下界什么时候下界与对数似然相等EM算法总结EM算法应用场景EM
参考blog and 视频 高斯混合模型 EM 算法的 Python 实现 如何通俗理解EM算法 机器学习-白板推导系列(十一)-高斯混合模型GMM EM算法的定义 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 ...
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2021-10-07 17:05:00
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摘要 EM算法主要分为两个步骤：E-step和M-step，主要应用在概率模型中。机器学习中，概率模型在进行参数估计时，我们主要应用的是最大似然估计，所以在对EM算法进行讨论时，是离不开最大似然估计的。EM算法主要是用来解决那些样本中存在隐变量的情况。E-step固定模型参数通过数学模型求解隐变量，M-step根据E-step求得的隐变量在通过
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2024-01-12 11:13:34
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EM（Expectation-Maximum）算法也称期望最大化算法，曾入选“数据挖掘十大算法”中，可见EM算法在机器学习、数据挖掘中的影响力。EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型（Gaussian mixture model，简称GMM）的参数；隐式马尔科夫算法（HMM）、LDA主题模型的变分推断等等。EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计
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2024-05-06 15:26:04
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文章目录5. EM 算法EM算法简介EM算法流程部分常见问题EM算法收敛程度取决于什么？EM算法是否一定收敛？如果EM算法收敛，能否保证收敛到全局最大值?EM算法应用 5. EM 算法EM算法简介EM（Expectation-Maximum）算法，也称为期望最大化算法。EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极广泛的用途，例如常被用用来学习：高斯混合模型（GMM）的参数；隐式马尔科夫算法
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2023-07-11 12:33:20
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