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...
一、EM简介 EM(Expectation Mmaximization) 是一种迭代算法, 用于含隐变量(Latent Variable) 的概率模型参数的极大似然估计, 或极大后验概率估计 EM算法由两步组成, 求期望的E步,和求极大的M步。 EM算法可以看成是特殊情况下计算极大似然的一种算法。 现实的数据经常有一些比较奇怪的问题,比如缺失数据、含有隐...
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...
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。
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...
EM算法属于迭代算法分为两步: E step:计算在概率分布 下的期望 , M step:计算使这个期望最大化的参数 得到下一个 EM 步骤的输入 我们的目标是使用MLE找更新的参数 ,使得 出现的概率更大,如下: (3) 其中,X 为 观测数据;Z 为 隐变量;(X,Z) 为 完全数据, ...
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...