2,高斯混合模型 (Gaussian misturemodel,GMM): EM算法可以用于生成模型的非监督学习,生成模型由联合概率分布P(X,Y)表示,可以认为非监督学习训练数据是联合概率分布产生的数据,X是观测变量,Y是未观测变量。 EM算法是最常见的隐变量估计方法,比如,EM算法的一个重要应用是高斯混合模型的参数估计,高斯混合模型应用广泛,...
EMGMM算法基于期望最大化(EM)算法通过对每个数据点进行加权求以及,从而在多个高斯分布中找出最适合得模型。这种方法能够精准地处理那些包含多重变异性或噪声的信号数据。想象一下,当你尝试从一大堆混乱的数字中找出规律,EMGMM就像一个高效的筛选器;能帮助你在复杂的数据中分离出最具代表性的部分。而这一切的核心;...
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)}) 也就是Z的后验概率求Q函数 M步骤:极大化Q函数,对参数 \theta 做最大化似然估计但是在实际过程中,对Z的后验概率往往不是那… TopGeeky 一文说懂EM算法及其在HMM和GMM中的应用 一、EM算法要解决的问题EM算法就...
这时有没有发现EM算法面临的问题主要就是:有一个隐变量的数据Z;而如果Z已知的话,那问题就可用极大似然估计求解了。于是乎,怎么把Z变成已知的呢? 2.3 EM算法的例子:抛硬币 Nature Biotech在他的一篇EM tutorial文章《Do, C. B., & Batzoglou, S. (2008). What is the expectation maximization algorithm?....
EM: 阿泽:【机器学习】EM——期望最大(非常详细)2293 赞同 · 99 评论文章 简博士:【十分钟 机器学习 系列课程】 讲义(62):EM算法-隐变量和EM算法13 赞同 · 2 评论文章 渐渐弃坑:EM算法原理及推导503 赞同 · 29 评论文章 GMM: TroubleShooter:高斯混合模型(GMM):宝宝级教程767 赞同 · 33 评论文章 ...
算法讲义-EM_GMM培训课件 EM、GMM 历史遗留问题 实对阵矩阵的不同特征值对应的特征向量一定是正交的证明：令实对称矩阵为A，它的两个不同的特征值λ1λ2对应的特征向量 分别是μ1μ2则有：Aμ1=λ1μ1，Aμ2=λ2μ2(Aμ1)T=(λ1μ1)T，从而：μ1TA=λ1μ1T所以：μ1TAμ2=λ1μ1Tμ2同时，...
一、EM算法EM算法是一种迭代算法,用于含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计。设Y为观测随机变量的数据,Z为隐藏的随机变量数据,Y和Z一起称为完全数据。观测数据的似然函数为:P(Y|θ)=∑ZP(Y,Z|θ)=∑ZP(Z|θ) P(Y|Z,θ)模型参数θ的极大似然估计为:θ...
EM算法的收敛条件是,似然函数的增量小于一个预设的阈值,或者参数的更新量小于一个预设的阈值。对于GMM模型,EM算法的收敛可以通过以下两种方式来判断: 1.当似然函数的增量小于一个预设的阈值时,算法收敛。 2.当两次估计得到的参数值之间的差别小于一个预设的阈值时,算法收敛。 需要注意的是,EM算法是一种局部优化...
em算法 GMM Em算法会有负值怎么办 假设有一堆数据点 ,它是由两个线性模型产生的。公式如下: 模型参数为a,b,n:a为线性权值或斜率,b为常数偏置量,n为误差或者噪声。 一方面,假如我们被告知这两个模型的参数,则我们可以计算出损失。 对于第i个数据点,第k个模型会预测它的结果...
身高问题使用EM算法求解步骤: (1)初始化参数:先初始化男生身高的正态分布的参数:如均值=1.7,方差=0.1 (2)计算每一个人更可能属于男生分布或者女生分布; (3)通过分为男生的n个人来重新估计男生身高分布的参数(最大似然估计),女生分布也按照相同的方式估计出来,更新分布。