EM算法(Expectation-Maximization Algorithm,期望最大化算法)是一种迭代优化算法,主要用于在含有隐变量(未观测变量)或不完全数据的概率模型中,估计参数的最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)或最大后验概率估计(Maximum A Posteriori, MAP)。它被广泛应用于各种机器学习问题,如混合高斯模型、隐马尔可夫模型(...
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。其基本思想是首先根据己经给出的观测数据,估计出模型参数的值;然后...
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19...
EM算法是一种迭代算法,1977年由Dempster等人总结提出,用于含有隐变量(hidden 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算法的每轮迭代由两步组成:E步(求期望 expectation);M步(求极大似然),所以这一算法称为期望极大算法(expectation maximization algorithm EM算法) 概率模型有时既含有观测变量...
深入理解机器学习——EM算法/最大期望算法(Expectation-Maximization Algorithm, EM),简要来说,EM算法使用两个步骤交替计算:第一步是期望E步,利用当前估计
对先验的依赖性比较强 没有办法收敛到全局最值,仅能收敛到极值。 3. 流程图 4. 参考文献 《西瓜书》 《统计学习方法》 《人人都懂EM算法》 What is the expectation maximization algorithm? 扫码安装简书客户端 畅享全文阅读体验 扫码后在手机中选择通过第三方浏览器下载...
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。 1.1 问题描述 我们假设学校男生和女生分别服从两种不同的正态分布,即男生 ,女生 ,(注意: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...
3、M步求参数估计: 具体计算请参看李航的《统计学习方法》。 PS:Kmeans为只考虑正球体时的GMM情况。 参考资料: 1、Sean Borman. The Expectation Maximization Algorithm; 2、李航. 统计学习方法; 3、虞台文. EM Algorithm. 对于同仁们的布道授业,一并感谢。 ---...
Maximization step (M-step): Find the parameter that maximizes this quantity: Note that in typical models to which EM is applied: The observed data points may bediscrete(taking one of a fixed number of values, or taking values that must be integers) orcontinuous(taking a continuous range of...
EM算法EM算法(expectation-maximization)是常用的估计参数隐变量的力气,它是一种迭代式的方法,其基本思想是:若\theta已知,则可根据训练数据推断出最优隐变量Z的值(E步),反之,若Z的值一直,则可方便的对参数\theta做极大似然估计(M步)。 步骤: 简单易学的机器学习算法——EM算法 ...