(2)拟牛顿条件 (3) DFP算法 (4) BFGS算法 (5) L-BFGS算法 机器学习2-感知机和统计学习方法总结 计算公式,EM算法logistic回归与最大熵模型 多分类 特征条件下的类别条件概率分布,对数线性模型 判别模型极大似然估计,正则化的极大似然估计logistc损失 改进的迭代尺度算法,梯度下降,拟...模型极大似然估计,正则...
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(latent variable)或缺失数据(incomplete-data)的概率模型进行参数估计。 因其迭代规则容易实现并可以灵活考虑...
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...
扩展欧几里德算法是用来在已知a, b求解一组x,y,使它们满足贝祖等式: ax+by = gcd(a, b) =d(解一定存在,根据数论中的相关定理)。扩展欧几里德常用在求解模线性方程及方程组中。 下面是一个使用C语言的实现: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 intexGcd(int a,int b,int &x,int &y) { if(b==0...
Python中,使用scikit-learn库可以通过高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)来实现期望最大化(Expectation-Maximization, EM)算法。GaussianMixture类提供了使用EM算法估计参数的功能,适用于聚类和密度估计等任务。 1)安装命令 pip install scikit-learn
EM算法以迭代方式进行，直到收敛。与k-means相比，EM算法可以为每个数据点提供一个概率分布，表示其属于...
由于迭代规则容易实现并可以灵活考虑隐变量,EM算法被广泛应用于处理数据的缺测值 ,以及很多机器学习(machine learning)算法,包括高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)和隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)的参数估计。 3.MATLAB核心程序 1 2
对于K-Means方法和谱聚类等机器学习分类算法,EM算法是最常用的方法 (0)踩踩(0) 所需:1积分 这段Python 代码主要实现了生成特定结构的矩阵(如rook-matrix和queen-matrix) 2024-12-21 17:50:15 积分:1 四节主动均衡-均值算法(使用PID控制PWM波形)
聚类问题:K均值聚类, DBSCAN聚类,EM算法 其他: 图像处理(计算机视觉)、深度学习。分治法,贪心法,其他想到再补充。 各种评价方法的适用条件 关于微分方程求解(求解微分方程模型(ODE、SDE、DDE、DAE、PDE)) 偏微分PDE(可以参考《数学建模算法与程序》(又称为算法大全,900多页的那本)) 其实matlab已经可以解决大部分...
EM算法，全称为Expectation Maximum Algorithm，是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础（如HMM，LDA等）。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含变量。它经过两个步骤交替进行计算：计算期望（E步），基于现有的模型参数（或者随机初始化的模型）对...