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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1EM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。2EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类(输入样本数据，输出样本数据的标注)。3优点：EM算法简
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2023-07-13 13:48:35
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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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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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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。EM算法的每次迭代由两步组成：E步求期望值，M步求最大值。 （EM算法是一种对模型参数的估计，该模型中含有隐变量）EM算法的引入EM算法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，那么就可以通过极大似然估计或贝叶斯估计法估计模型参数。但是，当模型中含有隐变量的时候，就不
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2024-04-18 20:47:57
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一、概述EM算法是一种启发式的迭代方法，用于含有隐含变量Z的概率模型参数的最大似然/最大后验估计。由于含有隐变量不能直接使用MLE、MAP，因此用隐变量的期望来代替它，再通过最大化对数边际似然（marginal likelihood）来逐步逼近原函数的极大值，EM的优点是简单、稳定，但容易陷入局部最优解。EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。二、相关概念1、极大似然估计举
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2023-08-21 14:25:33
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1.EM算法1.1概述 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
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2023-09-27 22:08:53
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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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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
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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EM算法推导 文章目录EM算法推导EM算法内容EM算法过程算法证明：为什么能用EM算法求最大似然E-stepM-step整体过程收敛性证明对数似然函数递增有界性EM算法的应用EM算法优缺点优点缺点改进方法参考文献 EM算法内容概率模型有时既含有观测变量（observable variable），又含有隐变量或潜在变量 (latent variable). 如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数
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2024-03-28 11:05:14
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一、初识EM算法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）等等。EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算方法中每一次迭代都分两步，其中一个为期望步（E步）另一个为极大步（M步）所以算法被称为EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）。EM算法受到
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2024-03-07 14:37:33
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EM算法的推导一 在进行EM算法公式推导之前，为了更好地理解，先来进行知识补充：1：极大似然估计在介绍极大似然估计之前，先来熟悉一下贝叶斯公式： &nbs
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2023-07-20 14:40:35
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EM算法也就是Expectation Maximization Algorithm，它是基于极大似然估计方法，如果大家还不是很熟悉极大似然估计可以看看这篇文章EM的理解首先极大似然估计解决了一个什么样的问题呢？极大似然估计是一个已知模型也就是什么样的分布，但是不知道这个分布中参数的具体多少。就像是我知道班级里同学的身高服从正态分布，但是正态分布的μ
μ
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2024-08-16 21:43:34
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看了很多文章，对这个概念总是理解的模模糊糊，今天把它摘抄并写出来，加深一下理解。EM算法，全称是Expectation maximization，期望最大化。摘抄了两位知乎大牛的解释—— 先来看看为什么需要EM算法以下是某知乎大牛的解释： 1 为什么需要EM算法？ 我们遇到的大多数问题是这样的： A、已知一堆观测数据X B、和数据服从的统计模型然后利用数据来估计统计模型中的参数解决这个问题的思
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2024-04-24 15:41:05
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EM是我最近想深入学习的算法，在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1. Jensen不等式 回顾优化理论中的一些概念。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，，那么f是凸函数。
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2013-12-04 10:11:07
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EM是我一直想深入学习的算法之一，第一次听说是在NLP课中的HMM那一节，为了解决HMM的参数估计问题，使用了EM算法。在之后的MT中的词对齐中也用到了。在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1. Jensen不等式 回顾优化
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2024-05-07 21:49:32
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定的（），那么f...
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2014-09-18 17:01:00
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EM算法简述 EM算法是一种迭代算法，主要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。EM算法的每次迭代由两步完成：E步，求期望M步，求极大。EM算法的引入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，但是当模型中含有隐变量时，就不能简单地使用这些估计方法。因此提出了EM算法。EM算法流程假定集合 由观测数据 和未观测数据 组
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2024-05-20 15:34:00
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