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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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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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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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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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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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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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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定的（），那么f...
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2014-09-18 17:01:00
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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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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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2013-07-26 19:18:00
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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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EM算法 EM算法要解决的问题 EM算法，机器学习经典算法。 期望最大化的算法。 通过观察每一个样本，的分布，猜测什么样的参数最符合分布的规则。这就是极大似然估计要做的事。 求解出参数，使参数组成的模型最符合样本的分布规则。就是根据样本反推参数。 什么样的u，σ让分布使恰好抽出这100名
原创
2021-07-22 10:26:57
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EM算法思想来源概率模型中有观测变量：就是已经知道的数据 //如果只有这种数
原创
2022-12-26 18:26:07
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