【ML】一文详尽系列之EM算法 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。 思想 EM 算法的核心思想非常简单,分为两步:Expection-Step 和 Maximization-Step。E-Step 主要通过观察数据和现有模型来估...
期望极大化算法(Expextation-Maximization Algorithm)是一种在训练样本存在未观测变量的情况下十分有效的算法. 未观测变量学名”隐变量“(Latent Variable),是样本客观具有但是没有被观测到的特征,例如例子中的考试门类. 我们现在对这类问题作一个一般化的阐述: 我们有训练样本集{x(1),x(2),⋯,x(m)},每个样...
下图说明了EM的工作过程。 来源:The Expectation Maximization Algorithm - A short tutorial by Sean Borman l(\theta│θ_n )里最关键的是引入了latent variablesz及其后验概率q(z) = P(z|X; \theta )。由于z并非是可观察到的,获知它的分布似乎不可能。但数据集X却暗含了这个信息,而EM算法可以找到它。当...
最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又译为期望最大化算法),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。在HMM模型中鲍姆-韦尔奇算法求解参数的案例中也用到了这种实现。 最大期望算法经过两个步骤交替进行计算: 第一步是计算期望(E),利用对隐藏变...
Image reconstruction algorithm is important in DTS, beacuse the scanning angle is limited and the data are insufficient for volumetric imaging. Many iterative algorithms have been proposed for DTS in addition to the conventional analytic algorithms. Maximum-likelihood expectation- maximization(ML-EM) ...
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...
The EM Algorithm 高斯混合模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法 EM算法 求最大似然函数估计值的一般步骤: (1)写出似然函数; (2)对似然函数取对数,并整理; (3)求导数,令导数为0,得到似然方程; (4)解似然方程,得到的参数即为所求. 期望最大化算法(EM算法): ...
今天我们就用例子来解释EM算法(expectation maximization algorithm)。 掷硬币 场景: 假设有两枚硬币A,B,A投掷后朝上(head)的概率为θ...EM算法原理与证明 EM算法解高斯混合模型Gaussian Mixture Models 假设我们需要调查我们学校的男生和女生的身高分布。在校园里随便地活捉了100个男生和100个女生,他们共200个人(...
Many simple techniques have been developed for this problem, which are based on a "filling in" or "successive substitution" algorithm. The idea is based on the intuitive notion that (i) if we had the values of the missing observations we could estimate the parameters in the "standard" way...
The EM Algorithm 高斯混合模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法 EM算法 求最大似然函数估计值的一般步骤: (1)写出似然函数; (2)对似然函数取对数,并整理; (3)求导数,令导数为0,得到似然方程; (4)解似然方程,得到的参数即为所求. 期望最大化算法(EM算法): ...