2. EM-PCA求解 我们知道E步是将变分分布赋值为后验分布: Estep:q(yt)⟵p(yt|xt) E步将变分下界与目标函数的差距(KL散度)缩减为0. 我们知道M步是继续最大化变分下界(ELBO): maxp∑t∫∞q(yt)lnp(xt,yt)dyt与EM-GMM算法不同的是,此处yt是积分。这是因为EM-PCA中隐变量是连续的,而GMM的隐变...
(3.2)p(x|z)=(2π)−m/2|Ψ|−1/2exp{−12(x−Wz−μx)TΨ−1(x−Wz−μx)}(3.3)p(z)=(2π)−n/2exp{−12zTz} 根据EM算法中式(19),目标函数是, (4)l(θ|θn)=∫ZP(Z|X,θn)ln(P(X|Z,θ)P(Z|θ)) 在目标函数中,Z,X都代表的是全体样本,θn...
EM和PCA和LDA和Ensemble Learning 技术标签: 机器学习EM 琴生不等式Jensen Inequality 参考下图黑洞传送门 MLE最大似然估计 一个数据集出现了,我们就最大化这个数据集的似然概率。 数据集中每个点都是独立出现的,因此可以概率连乘。 求得使得似然概率最大(当前数据集出现的估计概率)的参数。 MLE的对数累加形式 log...
Everything is self contained in empca.py . Just put that into your PYTHONPATH and "pydoc empca" for more details. For a quick test on toy example data, run python empca.py This requires numpy and scipy; it will make plots if you have pylab installed. ...
(EM)technique is proposed.The application of such SOM-EMPCA to a set of 33 superfamilies with low pairwise sequence identity(SID)not only has shown the robustness of the method,but also has enlarged the PCA region by an average of 30%.In the meanwhile,the accuracy of enlarged PCA spaces...
121.6-PCA降维算法奇异值分解代码实现 31:14 122.1-协方差和散度矩阵 32:36 123.2-线性代数之特征值特征向量分解 15:08 124.3-线性代数之SVD奇异值分解 13:27 125.4-LDA算法原理 07:08 126.5-LDA算法流程 36:49 127.6-NMF非负矩阵分解 13:47 128.1-LLE局部线性嵌入降维法算法原理介绍 11:30 129.2...
基于EM-PCA 的贝叶斯网络分类测试算法 李雪莲 【期刊名称】《电子质量》 【年(卷),期】2015(0)10 【摘要】朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但是它的基本假设以及 数据完备性要求,影响了其分类性能。为此,该文提出了一种基于 EM 算法和主 成分分析的加权朴素贝叶斯分类算法,首先借助 EM 算法填补缺失数据...
人脸检测级联分类器EM-PCAfisher支持向量机In order to improve the speed and robust of detecting human face,an algorithm of face detection based on EM-PCA and hierarchical classification is presented.In the training step,different resolutions of train samples are used for training two kinds of fisher...
121.6-PCA降维算法奇异值分解代码实现 31:14 122.1-协方差和散度矩阵 32:36 123.2-线性代数之特征值特征向量分解 15:08 124.3-线性代数之SVD奇异值分解 13:27 125.4-LDA算法原理 07:09 126.5-LDA算法流程 36:49 127.6-NMF非负矩阵分解 13:46 128.1-LLE局部线性嵌入降维法算法原理介绍 11:30 129.2...
基于PCA与EM算法的多光谱遥感影像变化检测研究