最大期望算法（Expectation-Maximization algorithm, EM），或Dempster-Laird-Rubin算法，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。EM算法...
) ,最大迭代次数J。 算法步骤: 1)随机初始化模型参数θ的初值 2)j = 1, 2, ..., J开始EM算法迭代: E步:计算联合分布的条件概率期望: M步:极大化 ) ,得到 如果 已经收敛,则算法结束。否则继续进行E步和M步进行迭代。 输出:模型参数θ。 三、EM算法实例 1 一个超级简单的案例 假设现在有两枚硬币1...
这个例子来源于阐述EM算法的经典论文:《Do, C. B., & Batzoglou, S. (2008).What is the expectation maximization algorithm?. Nature biotechnology, 26(8), 897.》在这个例子当中,我们有A和B两枚硬币,其中A硬币正面朝上的概率是0.5,B硬币正面朝上的概率是0.4,我们随机从两枚硬币当中选取一枚进行实验。
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年所...
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...
EM 算法,全称 Expectation Maximization Algorithm。期望最大算法是一种迭代算法,用于含有隐变量(Hidden Variable)的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。 思想 EM 算法的核心思想非常简单,分为两步:Expection-Step 和 Maximization-Step。E-Step 主要通过观察数据和现有模型来估计参数,然后用这个估计的参数值...
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年所...
1、EM算法简介 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...
期望最大(Expectation Maximization)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。EM算法是机器学习十大算法之一,或许确实是因它在实际中的效果很好吧。 演示 2、定义 EM算法,全称Expectation Maximization Algorithm,译作最大期望化算法或期望最大算法,它是一种迭代...
② for j from 1 to J开始EM算法迭代: a)E步:计算联合分布的条件概率期望: b)M步:极大化 ,得到 : c) 如果 已收敛,则算法结束。否则继续回到步骤 a)进行E步迭代。 输出:模型参数 四、举例 为了让大家更直观的感受EM算法,在这里给大家举两个例子来说明。