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...
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...
· Expectation Maximization Algorithm 阅读排行: · 再也不用为找项目发愁了,C#/.NET/.NET Core优秀项目和框架精选值得你拥有! · ASP.NET Core EFCore 属性配置与DbContext 详解 · 【SQL周周练】:利用行车轨迹分析犯罪分子作案地点 · 自荐:开源截图工具ScreenCapture:超多控制指令,支持截长图 · 实...
A simplified physically-based algorithm for surface soil moisture retrieval using AMSR-E data第一期 热度: 人工智能基础(第2版) x2d;高济 x2d;ai x2d;4 x2d;本 热度: 3GPP TR 38.843 -3rd Generation Partnership Project; Technical Specification Group Radio Access Network; Study on Artificial Intelligence...
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_...
AI检测代码解析 defhas_converged(old_means,new_means,threshold=1e-4):returnnp.all(np.abs(new_means-old_means)<threshold) 1. 2. 6. 完成训练 整合前面的步骤,执行EM算法。 AI检测代码解析 # EM算法实现defem_algorithm(data,n_iterations=100):globalmeans,covariances,weightsfor_inrange(n_iterations...
(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...