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...
EM算法是最常见的隐变量估计方法,在机器学习中有极为广泛的用途,例如常被用来学习高斯混合模型(Gaussian mixture model,简称GMM)的参数;隐式马尔科夫算法(HMM)、LDA主题模型的变分推断等等。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...
什么是EM算法? ① 学校所有学生的身高实际上并不符合服从正态分布N(μ,σ2),男生和女生分别服从两种不同的正态分布,即男生∈N(μ1,σ12),女生∈N(μ2,σ22), 注:EM算法和极大似然估计的前提是一样的,都要假设数据总体的分布,如果不知道数据分布,是无法使用EM算法的。 ② 我们可以随便抽 100 个男生和...
EM算法(Expectation-Maximization算法)是一种用于统计推断的迭代方法,特别用于最大似然估计(MLE),当...
EM算法是一种使用迭代优化策略的算法,最初是为了解决数据缺失情况下的参数估计问题。在计算时分为两个步骤,其中一个为期望步(E步),另外一个则是极大步(M步)。EM算法不断迭代这两个步骤,从而估计某概率分布的参数。 2 EM算法的原理是什么? 那...
EM算法是一种针对含有隐变量的概率模型进行参数估计的方法。在许多实际问题中,观测数据不完整,存在一些未观测的隐变量。EM算法通过迭代的方式估计隐变量和模型参数,从而解决含有隐变量的概率模型问题。 二、估计模型参数 EM算法是一种迭代优化算法,可以用于估计概率模型中的参数。通过不断迭代,EM算法可以找到最大似然估...
摘要:EM算法,即期望最大化算法,关键用于处理含有隐变量的统计模型。1、它通过迭代优化来估计模型参数,确保每一步迭代都朝着提高似然函数的方向前进。2、特别地,该方法在处理缺失数据或未观察到的隐变量问题时显示出其独特的优势。例如,在聚类分析中,EM算法能够识别出数据集中的潜在分布结构,即便这些结构不是直接观察...
下面正式进入EM算法的介绍: 1 预备部分需要了解基本的数学知识,Jason不等式 詹森不等式,具体表述如下: 如果f是凸函数(参考优化理论的定义),X是随机变量,则有: ,如果f是严格的凸函数,当且仅当X是常量的时候,等号成立。 如果用图像来表示的话就是下图: ...
EM算法就是循环执行步骤12,不断逼近某个局部极值的过程。可以证明EM算法每步都更接近局部极值,就是所谓的“爬山”过程 注意在执行步骤2时,似然函数=所有数据点的似然函数之积,对于缺失值,改为用 先把缺失数据填充上, 执行步骤1,得到模型参数;然后用得到的模型参数执行步骤2,得到缺失值的数据...如此反复迭代,以实...