EM ( Expectation and Maximization ) AlgorithmProcessing, Audio
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(...
In each subsequent iteration, t + 1, of the algorithm, the haplotype frequencies, h(t), are updated using expectation and maximization steps until the likelihood in equation (1) converges (i.e., the change in the likelihood between iterations is very small). Expectation Step. Use the...
最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm,EM) 最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm,EM) 一、EM算法的广义步骤 二、先写出EM的公式 三、其收敛性的证明 四、公式推导方法1 4.1 E-M步骤公式 4.2
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...
一、EM算法的预备知识1、极大似然估计 (1)举例说明:经典问题——学生身高问题 我们需要调查我们学校的男生和女生的身高分布。 假设你在校园里随便找了100个男生和100个女生。他们共200个人。将他们按照性别划分…
EM算法是一种迭代算法,1977年由Dempster等人总结提出,用于含有隐变量(hidden variable)的概率模型参数的极大似然估计,或极大后验概率估计。EM算法的每轮迭代由两步组成:E步(求期望 expectation);M步(求极大似然),所以这一算法称为期望极大算法(expectation maximization algorithm EM算法) ...
Expectation-maximization algorithm 定义: 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…
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
一. 前言 期望最大化(Expectation Maximization)算法(EM算法)在实际的应用中受到的关注不是特别的重,但是在学术中EM算法是其它很多算法的基础,如隐马尔科夫算法(HMM),LDA主题模型的变分推断等等。所以,理解EM算法对其它算法的学习还是很重要的。本文是对期望最大化算法(EM算法)做一个总结。 概率模型有时既含有观测...