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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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，全称 Expectation Maximization Algorithm。期望最大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。思想
EM 算法的核心思想非常简单，分为两步：Expection-Step 和 Maximization-Step。E-Step 主要通过观察数据和现有模型来估计参数，然后用
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2024-06-14 07:37:32
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一. 例子讲解假设有两个硬币1和2，随机抛出后出现正面概率为
、
。每次取一枚银币，连续抛5次，共抛5轮，数据如下：
硬币1-->(3正2反)；硬币2-->(2正3反)；硬币3-->(1正4反)；银币4-->(3正2反)；银币5-->(2正3反)很容易计算硬币1正面
的概率
，
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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全网最容易理解最直观最形象的em算法的解释文。首先，EM和极大似然法一样需要提前假设数据的分布符合XX分布情况，EM算法和极大似然不同的地方在于当求解的公式中存在隐变量的时候极大似然法无法解决，此时可以采用EM算法来求解。
极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率极大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。
求极
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2024-08-11 16:04:46
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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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? 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
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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1 前言 算法分析主要就是从计算资源消耗的角度来评判和比较算法，更高效利用计算资源，或者更少占用计算资源的算法，就是好算法。计算资源主要分为两种，一种是算法解决问题过程中需要的存储空间或内存，另一种是算法的执行时间。 &nb
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2024-04-24 22:37:32
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简介EM算法最大期望算法(Expectation-maximization algorithm，简称EM，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)算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉得数据聚类领域。EM算法的标
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2024-08-01 17:52:17
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EM算法的简介 EM算法由两步组成：E步和M步，是最常用的迭代算法。本文主要参考了李航博士的《统计学习方法》 在此基础上主要依据EM算法原理补充了三硬币模型的推导。1.EM算法的原理1.1从一个例子开始三硬币模型 假设有3枚硬币，分别记作A，B和C。 这些硬币正面向上的概率分别是 和 。进行如下抛硬币试验： 1、先抛硬币A, 根据其结果选出硬币B或者硬币C，正面选硬币B，反面选硬币C； 2、然
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2023-10-08 12:35:49
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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。Jensen不等式：若f是凸函数二。最大似然估计 三。二项分布的最大似然估计四。进一步考察 1.按照MLE的过程分析 2.化简对数似然函数 3.参数估计的结论 4.符合直观想象五。从直观理解猜测GMM的参数估计 1.问题：随机变量无法直接(完全)观察到 2.从直观理解猜测GMM的参数估计 3.建立目标函数&nb
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2023-07-20 14:38:53
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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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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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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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