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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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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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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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。当x是向量时，如果
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2016-04-28 16:26:00
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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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学习一时爽，一直学习一直爽 Hello，大家好，我是 もうり，一个从无到有的技术+语言小白。https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/89216162EM 算法EM 算法，指的是最大期望算法（Expectation Maximization Algorithm，期望最大化算法），是一种迭代算法，在统计学中被用于寻找，依赖于不可观察
原创
2021-03-03 19:15:12
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最大期望算法（Expectation Maximization Algorithm，又译期望最大化算法），是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。简要来说，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），利用当前估计的参数值来计算对数似然的期望值；第二步是最大化（M步），寻找能使E步产生的似然期望最大化的参数值。然后新得到的参数值重新被用于E步，
原创
2021-03-24 16:29:58
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EM算法 EM算法是一种迭代法，其目标是求解似然函数或后验概率的极值，而样本中具有无法观测的隐含变量。因为隐变量的存在，我们无法直接通过最大化似然函数来确定参数的值。可以采用一种策略，构造出对数似然函数的一个下界函数，这个函数不含有隐变量，然后优化这个下界。不断的提高这个下界，使原问题达到最优解，这
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2018-08-22 11:11:00
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一：算法介绍期望最大化算法，跟k-means一样属于基于划分的聚类，其实EM算法跟k-means算法思想很相似，主要步骤：期望步(E-步):给定当前的簇中心，每个对象都被指派到簇中心离该对象最近的簇。就是期望每个对象都属于最近的簇。最大化步(M-步)：给定簇指派，对应每个簇，算法调整期中心，使得指派...
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2021-09-04 10:52:35
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参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/78311644https://zhuanl能收敛到全局最优。如
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2022-10-31 16:08:05
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EM算法
EM算法是一种迭代法，其目标是求解似然函数或后验概率的极值，而样本中具有无法观测的隐含变量。因为隐变量的存在，我们无法直接通过最大化似然函数来确定参数的值。可以采用一种策略，构造出对数似然函数的一个下界函数，这个函数不含有隐变量，然后优化这个下界。不断的提高这个下界，使原问题达到最优解，这就是EM算法所采用的思路。算法的构造依赖于Jensen不等式。
算法在实现时首先随机初
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2018-08-22 11:14:27
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EM算法本文试图用最简单的例子、最浅显的方式说明EM（Expectation Maximization）算法的应用场景和使用方法，而略去公式的推导和收敛性的证明。以下内容翻译自《Data-Intensive Text Processingwith MapReduce》。Maximum Likelih...
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2015-08-29 20:33:00
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EM算法）The EM Algorithm 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. Je
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2017-03-10 11:37:00
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1.一般概念介绍 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...
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2013-11-10 22:28:00
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/40991784https://www.jianshu.com/p/c57ef1508fa7
原创
2022-06-09 13:28:33
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二、算法流程直线式迭代优化的路径： 可以看到每一步都会向最优值前进一步，而且前进路线是平行于坐标轴的
原创
2022-08-26 10:49:32
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