期望最大化算法是一种强大而灵活的工具，专门设计用于处理含有隐变量的概率模型的参数估计问题。通过迭代地优化模型参数，EM算法能够在不确定性和不完全数据的环境中提供有效的解决方案。尽管存在局部最优和计算效率的挑战，但通过适当的初始化策略和算法改进，EM算法仍然是许多领域中不可或缺的算法之一。
“For instance, in the EM algorithm we need to evaluate the expectation of the complete-data log likelihood with respect to the posterior distribution of the latent variables.”(Bishop, 2006, p. 461) EM算法执行的前提是后验概率好求解且基于后验分布下完整数据对数概率的期望好求解 但是对于很多模型...
EM和Kmeans算法其实很类似,事实上步骤基本可以用EM框架来替换,但是Kmeans算法是硬分类,说一不二,但是EM算法不太一样,是软分类,百分之几是那个,百分之几是这个。 缺点也还是有的:初值敏感,局部最优。因为存在了隐变量,所以导致了直接对x做极大似然是不可行的,log已经在sum的外面了。所以EM算法就转向了下界函数,...
Machine Learning Series No.6 -- EM algorithm EM算法 1.直观理解 通俗理解:https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/81708386 通俗的理解看出就是EM算法由于不知道隐变量的分布,先给出参数的随机初始值,然后根据参数,去得到隐变量的分布,然后根据隐变量和观测变量的共同分布基于最大似然去重新估计参数...
EM算法是英文expectation-maximization算法的英文简写,翻译过来就是期望最大化算法,其实是一种根据求参的极大似然估计的一种迭代的优化策略,EM算法可以广泛估计是因为他可以从非完整的数据… 云时之间发表于云时之间 EM算法(2)——广义EM算法 回顾上一张讲的EM算法步骤: E步骤:根据 P(Z|Y,\theta^{(i)}) 也...
1、EM算法简介 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...
深入理解机器学习——EM算法/最大期望算法(Expectation-Maximization Algorithm, EM),简要来说,EM算法使用两个步骤交替计算:第一步是期望E步,利用当前估计
EM AlgorithmData, Missing
EM算法(Expectation-Maximization Algorithm,期望最大化算法)是一种迭代优化算法,主要用于在含有隐变量(未观测变量)或不完全数据的概率模型中,估计参数的最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)或最大后验概率估计(Maximum A Posteriori, MAP)。它被广泛应用于各种机器学习问题,如混合高斯模型、隐马尔可夫模型...
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...