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
maximization algorithm)。 如果概率模型的变量都是观测变量,那么给定数据,可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯估计法估计模型参数。但是,当模型含有隐变量时,就不能简单地用这些估计方法,只能...算法的引入1.1 EM算法 一般地,用Y表示观测变量的数据,Z边是隐随机变量的数据,Y和Z连在一起称为完全数据,观测数据Y又...
期望最大化算法(Expectation-Maximization Algorithm,简称EM算法)是一种迭代优化算法,主要用于估计含有隐变量(latent variables)的概率模型参数。它在机器学习和统计学中有着广泛的应用,包括但不限于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)、隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)以及各种聚类和分类问题。 概率模型...
作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师,项目管理专业人士,上亿营收AI产品研发负责人。 一、引言 期望最大化算法(Expectation-Maximization Algorithm,简称EM算法)是一种迭代优化算法,主要用于估计含有隐变量(latent variables)的概率模...
We illustrate the use of the resulting new algorithm through two examples: a sire model for lamb weight data and a balanced incomplete block soybean variety trial. In the cases where the AI algorithm failed, a REML PX-EM based on the new incomplete data specification converged in 28% to 30...
AI代码解释 ***QuickLaTeX cannot compile formula:\begin{eqnarray*}&&Q(\theta,\theta^i)\nonumber \&=&\sum_{\pmb{x}}lnp(\pmb{y}|\pmb{x},\theta)p(\pmb{x}|\pmb{y},\theta^{i})\nonumber \&=&\sum_{\pmb{x}}{\sum_{t=1}^{n}ln\pi_{x_t}N(y_t;u_{x_t},\sigma_{x_...
哎跪戎炕协撞搞烧炮刁枪刃峪篱咯铜昔勤郡够商口定仁矛脊装甄伶粥盾渝AI&ML-EMalgorithm-1AI&ML-EMalgorithm-1 EMAlgorithm Convergestolocalmaximumlikelihoodhandprovidesestimatesofhiddenvariableszij Infact,localmaximuminE[lnP(Y|h)] Yiscomplete(observableplusunobservablevariables)data ...
来自专栏 · 《应用统计分析分析》伪代码 创作声明:包含 AI 辅助创作 EM Algorithm EM 算法 伪代码发布于 2025-06-03 00:26・陕西 数理统计 机器学习 统计学 赞同添加评论 分享喜欢收藏申请转载 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧关于...
1、最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm, EM) 最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm, EM),是一类通过迭代进行极大似然估计的优化算法,通常作为牛顿迭代法的替代,用于对包含隐变量或缺失数据的概率模型进行参数估计。 最大期望算法基本思想是经过两个步骤交替进行计算: ...
(EM算法)The EM Algorithm EM是我最近想深入学习的算法,在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1. Jensen不等式 回顾优化理论中的一些概念。设f是定义域为实数的函数,如果对于所有的实数x,,那么f是凸函数。 EM Learning Machine 翻译 精选 ustcxcl 2013-12-04 10:11...