1,EM算法: 当概率图模型依赖于无法观测的隐藏变量无法单纯用MLE或者MAP。 EM算法(Expectation Maximization Algorithm, 最大期望算法)是一种迭代类型的算法,是一种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藏变量。 EM算法(无监督算法)与K-means算法(无监督算法)相
EM(Expectation-maximization algorithm)翻译为期望最大化算法,是数据挖掘的十大算法之一,主要解决的是当含有隐含变量时,如何利用最大似然法求解未知参数。现实中会遇到多个数据混杂在一起,这个多个类别数据虽然是一个概率分布,但数学期望或方差不同,每次取得一个数据时也不知道这个数据是哪个类别下,每个数据属于哪个类别...
1、(EM算法)The EM Algorithm (http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html) 2、数学期望(http://wenku.baidu.com/view/915a9c1ec5da50e2524d7f08.html?re=view)
EM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 EM...WIKI In statistics, an expectation–maximization (EM) algorithm is an iterative method to find智能推荐EM算法 我讲EM算法的大概流程主要三部分:需要的预备知识、EM算法详解和对EM算法的改进。 一、EM算法的预备...
最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,简称EM,又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计。在统计计算中,最大期望(EM)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。最大期望算法经常用在机器...
1. AlgorithmTheory 1.1. EMAlgorithm Suppose we have an estimation problem in which we have a training set .We wish to fit the parameters ...
<pre name="code" class="cpp">function [mu,sigma,phi] =mixGuassAnalysis(sampleMatrix,k,maxIteration,epsilon) %UNTITLED Analysis the kguass distribution by the input matrix m %sampleMatrix the matrix of sample, in which each rowrepresents a sample. ...
2. Andrew Ng 《Mixtures of Gaussians and the EM algorithm》 3. 《What is the expectation maximization algorithm?》 知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/36331115 分类: ML 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 慕云深 粉丝- 10 关注- 3 +加关注 0 0 升级成为会员 posted...
EM算法即expectation maximization algorithm,其中expectation是期望,maximization是极大化,EM算法的大致步骤也是如此,即首先求期望,接着求极大,所以EM算法也被称为期望极大算法。 现在给出EM算法中的一些数学符号使用规则。我们使用Y表示观测随机变量的数据,Z表示隐随机变量的数据。单独的观测数据Y称为不完全数据,Y和Z的...
O. Cappe´, "Online EM algorithm for hidden Markov models," 2011, To appear in J. Comput. Graph. Statist.Online EM Algorithm for Hidden Markov Models," Journal of Computational and Graphical Statistics, vol. 20, no. 3, pp. 728-749, Jan. 2011....