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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? 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
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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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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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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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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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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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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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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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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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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2016-11-24 14:49:53
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