EM 算法(Expectation-Maximization Algorithm)就是用来 解决隐含数据存在情况下的参数估计问题。该算法基础和收敛有 效性等问题在 Dempster、Laird 和 Rubin 在 1977 年的文章 “Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm” 中给出了详细的阐述。 . . . . . . 第七章 4 / 62 EM 算法的...
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1977年所...
(2) X 是连续型随机变量,它的概率密度为f(x) ,若 \int_{-\infty}^{\infty}g(x)f(x)dx 绝对收敛,则有 E(Y)=E[g(X)]=\int_{-\infty}^{\infty}g(x)f(x)dx。 3、EM algorithm 和之前提到的贝叶斯分类一样,EM算法希望通过给定的观测数据分布预测参数的取值。但是此时,有一些变量是隐变量,即...
It also explores the relationship between the EM algorithm and the Gibbs sampler and Markov Chain Monte Carlo methods. The EM Algorithm and Extensions 2025 pdf epub mobi 电子书 The EM Algorithm and Extensions 2025 pdf epub mobi 电子书
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。
1.《从最大似然到EM算法浅解》(https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8537620) 2. Andrew Ng 《Mixtures of Gaussians and the EM algorithm》 3.《What is the expectation maximization algorithm?》http://ai.stanford.edu/~chuongdo/papers/em_tutorial.pd...
Latentregressionmodel,EMalgorithm ,Regressionmodel 近年来,图模型作为一种非常有效的统计学习模型受到 了广泛的关注,应用领域越来越广泛。图模型涉及的变量较 多,而受试验条件所限,变量中常存在一些无法观察到的变 量,亦即隐变量。如果带隐变量的图模型联合概率分布可以 ...
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。 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),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值; ...
http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006924.html混合高斯模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法 http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html(EM算法)The EM Algorithm http://www.cppblog.com/Terrile/archive/2011/01/19/120051.htmlGMM的C++实现...
1.《从最大似然到EM算法浅解》(https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8537620) 2. Andrew Ng 《Mixtures of Gaussians and the EM algorithm》 3. 《What is the expectation maximization algorithm?》http://ai.stanford.edu/~chuongdo/papers/em_tutorial.pdf...