EM算法是一种迭代优化策略,由于它的计算方法中每一次迭代都分两步,其中一个为期望步(E步), 另一个为极大步(M步),所以算法被称为EM算法(Expectation-Maximization Algorithm)。 EM算法受到缺失思想影响,最初是为了解决数据缺失情况下的参数估计问题,其算法基础和收敛有效性等问题在Dempster、Laird和Rubin三人于1977年...
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;隐式马尔科夫算法(HMM)、LDA主题模型的变分推断等等。EM算法是一种迭代优化策略,由于它的计算方法中每一次迭代都分两步,其中一个为期望步(E步),另一个为极大步(M步),所以算法...
什么是EM算法? ① 学校所有学生的身高实际上并不符合服从正态分布N(μ,σ2),男生和女生分别服从两种不同的正态分布,即男生∈N(μ1,σ12),女生∈N(μ2,σ22), 注:EM算法和极大似然估计的前提是一样的,都要假设数据总体的分布,如果不知道数据分布,是无法使用EM算法的。 ② 我们可以随便抽 100 个男生和...
EM算法（Expectation-Maximization算法）是一种用于统计推断的迭代方法，特别用于最大似然估计（MLE），当...
EM算法是一种使用迭代优化策略的算法,最初是为了解决数据缺失情况下的参数估计问题。在计算时分为两个步骤,其中一个为期望步(E步),另外一个则是极大步(M步)。EM算法不断迭代这两个步骤,从而估计某概率分布的参数。 2 EM算法的原理是什么? 那...
,也就是EM算法是收敛的。 3 EM算法推导 上面给出了EM算法公式,也证明了算法收敛性,这节我们看看EM算法公式是怎么推导出来的。 3.1 使用KL散度推导 (9) 这里引入了中间变量 ,两边同时对 求期望, 左边求积分得: (10) 右边求积分得: (11) 也就是, ...
EM算法是一种针对含有隐变量的概率模型进行参数估计的方法。在许多实际问题中,观测数据不完整,存在一些未观测的隐变量。EM算法通过迭代的方式估计隐变量和模型参数,从而解决含有隐变量的概率模型问题。 二、估计模型参数 EM算法是一种迭代优化算法,可以用于估计概率模型中的参数。通过不断迭代,EM算法可以找到最大似然估...
摘要:EM算法,即期望最大化算法,关键用于处理含有隐变量的统计模型。1、它通过迭代优化来估计模型参数,确保每一步迭代都朝着提高似然函数的方向前进。2、特别地,该方法在处理缺失数据或未观察到的隐变量问题时显示出其独特的优势。例如,在聚类分析中,EM算法能够识别出数据集中的潜在分布结构,即便这些结构不是直接观察...
EM算法,什么是EM,最大期望算法A.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。B.自变量和因变量之间的关系C.找出