(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...
从EM算法求解K-means算法问题,并给出了matlab下实现K-means的算法程序。所有的程序和数据均可以从我的github上面下载。希望对大家有所帮助! 参考文献
EM算法在高斯混合模型(GMM)、聚类、分类以及缺失数据处理等多个领域有着广泛应用,尽管面临挑战,其在处理含隐变量的复杂问题中的有效性仍被广泛认可。 2、scikit-learn 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...
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
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...
2. E步:根据当前的高斯分布参数,计算每个样本点属于每个高斯分布的后验概率(即给定样本点后,该样本点属于当前高斯分布的概率),这里使用了EM算法的思想。 3. M步:根据E步计算出的后验概率,更新每个高斯分布的参数。 4.重复执行E步和M步,直到迭代收敛,即高斯分布的参数变化不再显著。 二、C语言代码实现 下面是...
但是其中迭代的过程并不是主观地想象得出,事实上,若将样本的类别看做为“隐变量”(latent variable),类中心看作样本的分布参数,这一过程正是通过EM算法的两步走策略而计算出,其根本的目的是为了最小化平方误差函数E: K-Means的算法流程如下所示: 高斯混合聚类...