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...
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,其算法基础和收敛有效性等问题在Dempster,Laird和Rubin三人于19...
期望最大算法(EM算法)是一种从不完全数据或有数据丢失的数据集(存在隐含变量)中求解概率模型参数的最大似然估计方法。 三、EM算法的初始化研究 1、问题描述 EM算法缺陷之一:传统的EM算法对初始值敏感,聚类结果随不同的初始值而波动较大。总的来说,EM算法收敛的优劣很大程度上取决于其初始参数。 我看了一篇论文:...
1.EM算法概念 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。 1.1 问题描述 我们假设学校男生和女生分别服从两种不同的正态分布,
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
2.3 EM算法的缺点 对先验的依赖性比较强 没有办法收敛到全局最值,仅能收敛到极值。 3. 流程图 4. 参考文献 《西瓜书》 《统计学习方法》 《人人都懂EM算法》 What is the expectation maximization algorithm? 扫码后在手机中选择通过第三方浏览器下载
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。 1.1 问题描述 我们假设学校男生和女生分别服从两种不同的正态分布,即男生 ,女生 ,(注意:EM算法和极大似然估计的前提是一样的,都要假设数据总体的分布...
Maximization step (M-step): Find the parameter that maximizes this quantity: Note that in typical models to which EM is applied: The observed data points may bediscrete(taking one of a fixed number of values, or taking values that must be integers) orcontinuous(taking a continuous range of...
3、M步求参数估计: 具体计算请参看李航的《统计学习方法》。 PS:Kmeans为只考虑正球体时的GMM情况。 参考资料: 1、Sean Borman. The Expectation Maximization Algorithm; 2、李航. 统计学习方法; 3、虞台文. EM Algorithm. 对于同仁们的布道授业,一并感谢。 ---...