EM算法原理推导 1.基本思想 EM算法的基本思想是,先随机选择一个参数θ,作为对原始参数的估计;然后通过不断迭代θ,使得L(θ[n+1])大于上一轮的L(θ[n])。迭代的关键是找出L(θ)的下界,然后最大化这个下界来近似得到L(θ)的值。 2.算法推导 首先我们要通过一个隐含变量z[i],...
首先我们来看第一个问题, EM算法的收敛性。要证明EM算法收敛,则我们需要证明我们的对数似然函数的值在迭代的过程中一直在增大。即: 从上面的推导可以看出,EM算法可以保证收敛到一个稳定点,但是却不能保证收敛到全局的极大值点,因此它是局部最优的算法,当然,如果我们的优化目标 L(θ, θj ) L(θ,θj)是凸...
1. 动力性能的革命性突破：EM-i系统首次采用碳化硅（SiC）升压模块，这一创新解决了传统混动电池在低电量时动力衰减的难题，确保了车辆在满电与亏电状态下的加速性能无差异。以银河星舰7为例，它在155km/h的高速亏电测试中，连续行驶2小时性能不衰。在极限测试中，EM-i车型满油满电续航能力惊人，达到2390.5公里...
但固定一个变量后,另外一个可以通过求导得到,因此可以使用坐标上升法,一次固定一个变量,对另外的求极值,最后逐步逼近极值。对应到EM上,E步估计隐含变量,M步估计其他参数,交替将极值推向最大。EM中还有“硬”指定和“软”指定的概念,“软”指定看似更为合理,但计算量要大,“硬”指定在某些场合如K-means中更为实...
EM算法,全称为期望最大化算法(Expectation-Maximization Algorithm),是一种迭代优化算法,主要用于含有隐变量的概率模型参数的估计。EM算法的基本思想是:如果给定模型的参数,那么可以根据模型计算出隐变量的期望值;反过来,如果给定隐变量的值,那么可以通过最大化似然函数来估计模型的参数。EM算法就是通过交替进行这两步来...
期望最大算法(EM算法)是一种从不完全数据或有数据丢失的数据集(存在隐含变量)中求解概率模型参数的最大似然估计方法。 三、EM算法的初始化研究 1、问题描述 EM算法缺陷之一:传统的EM算法对初始值敏感,聚类结果随不同的初始值而波动较大。总的来说,EM算法收敛的优劣很大程度上取决于其初始参数。
EM算法的原理可以总结为以下几个步骤: 1.初始化模型参数:首先需要对模型的参数进行初始化。通常可以采用随机初始化或者根据经验设定的初始值。 2. E步:在E步中,算法会根据当前的参数估计值来计算隐变量在每个数据样本上的期望值(expectation)。这个计算过程通常使用条件概率的形式,即根据当前参数计算隐变量的后验概率...
EM 配伍的基本原理是基于头领效应的微生物群体生存理论和抗氧化学说(即各类微生物群居必有其头领菌群起主导性的作用),以光合细菌为中心,与固氮菌并存、繁殖,采用适当的比例和独特的发酵工艺把经过仔细筛选出的好气性和嫌气性微生物加以混合后培养出的多种多样的微生物群落。
EM算法基本原理及其统一视角下的生成模型分析(一)EM算法引入之概率图模型 Scorpio LM算法——列文伯格-马夸尔特算法 reference: https://blog.csdn.net/wolfcsharp/article/details/89674973 优点:具有牛顿法的快速局部收敛性,又具有理想的总体收敛性。 迭代公式为: x_{k+1}=x_{k} - (J_{k}^{T}J_{k}...