4. EM算法的收敛性思考 5. EM算法的一些思考 如果我们从算法思想的角度来思考EM算法,我们可以发现我们的算法里已知的是观察数据,未知的是隐含数据和模型参数,在E步,我们所做的事情是固定模型参数的值,优化隐含数据的分布,而在M步,我们所做的事情是固定隐含数据分布,优化模型参数的值。比较下其他的机器学习算法,其实很多
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],来建立一个概率分布是p(x[...
EM算法就是通过交替进行这两步来找到参数的最大似然估计。 EM算法的基本步骤如下: 1. 初始化模型参数 2. E步:计算隐变量的期望值 3. M步:最大化似然函数,更新模型参数 4. 重复步骤2和3,直到模型参数收敛 【EM算法举例】 K-means算法可以被看作是一种特殊的EM算法。在K-means算法中,我们试图找到一种方式...
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(Expectation Maximum,期望最大化)是一种迭代算法,用于对含有隐变量概率参数模型的极大似然估计或极大后验估计。模型参数的每一次迭代,含有隐变量概率参数模型的似然函数都会增加,当似然函数不再增加或增加的值小于设置的阈值时,迭代结束。 EM算法在机器学习和计算机视觉的数据聚类领域有广泛的应用,只要是涉及到后验...
EM算法(Expectation-maximization),又称最大期望算法,是一种迭代算法,用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计(或极大后验概率估计) 从定义可知,该算法是用来估计参数的,这里约定参数为 θ 。既然是迭代算法,那么肯定有一个初始值,记为 θ(0) ,然后再通过算法计算 θ(1),θ(2),…,θ(t) 通常,当模型...
MLE与EM算法最大的区别是:MLE知道样本所属类别,然而EM算法不知道样本类别 或者在极大似然估计较难运算的时候,可以采用EM算法 比如:0-1分布,出现0的概率是p,1的概率是1-p,就可以直接进行极大似然估计 01p1-p…
EM算法原理与应用(附代码),1. 定义最大期望算法(Expectation-maximizationalgorithm,又译为期望最大化算法),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性变量。2. 算法步骤最大期望算法经过两个步骤交替进