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.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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EM算法是机器学习中一个很重要的算法，即期望最大化算法，主要包括以下两个步骤：E步骤：estimate the expected valuesM步骤：re-estimate parameters迭代使用EM步骤，直至收敛。我觉得可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚。比如说食堂的大师傅炒了一份菜，要等分成两份给两个人吃，显然没有必要拿来天平一点一点的精确的去称分量，最简单的办法是先随意的把菜
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2024-04-20 18:49:14
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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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我讲EM算法的大概流程主要三部分：需要的预备知识、EM算法详解和对EM算法的改进。一、EM算法的预备知识1、极大似然估计（1）举例说明：经典问题——学生身高问题 我们需要调查我们学校的男生和女生的身高分布。 假设你在校园里随便找了100个男生和100个女生。他们共200个人。将他们按照性别划分为两组，然后先统计抽样得到的100个男生的身高。假设他们的身高是服从高斯分布的。
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2024-08-12 14:37:44
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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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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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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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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算法标签（空格分隔）： 机器学习EM算法和朴素贝叶斯一般机器学习算法都有一个前提，样本的所有属性都被观测到，即样本是完整的。但是在现实环境中，会有很多不完整数据。未观测变量学名“隐变量”，令X为以观测变量集，Z表示隐变量，Θ 表示模型参数，如果要对Θ做极大似然估计，即求MAX： LL(Θ|X,Z)=lnP(X,Z|Θ)Z为隐变量，上式无法直接求解.此时我们可以通过计算Z的期望，来最大化已观测数
最近在看李航的《统计学习方法》一书，关于EM算法部分收集了些资料进行了学习，做了些混合高斯的模拟，下面分三个部分介绍下相关内容：1）EM算法原理，2）混合高斯推导，3）相关代码和结果一、EM算法原理EM算法推导中一个重要的概念是Jensen不等式。其表述为：如果为凸函数（），则有，当且仅当的时候不等式两边等号才成立。如果概率模型只针对观测样本，那么根据的观测值，可以通过极大似然或贝叶斯估计
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2024-07-30 20:06:21
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在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GM...
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2015-02-01 20:47:00
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2014-10-27 09:41:00
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在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GM...
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2014-07-17 11:10:00
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在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GM...
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2014-10-05 13:28:00
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在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GM...
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2014-07-06 21:35:00
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在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GMM模型：每一个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成，每一个 Gaussian 称为一个“
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2015-02-09 20:57:00
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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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