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(...
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...
Expectation Maximization(EM)算法在很多统计和机器学习的领域中被广泛应用,但是它也有一些缺点。下面我将详细介绍EM算法的缺点,并提及一些类似的算法。 收敛速度慢:EM算法的收敛速度通常较慢。这是因为EM算法的每次迭代都包括两步:E步(Expectation Step)和M步(Maximization Step)。在E步中,需要计算隐变量的后验概率,...
1. 最大期望算法 1.1 简介 最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm,EM),是一类通过迭代进行极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)的优化算法,通常作为牛顿迭代法(Newton-Raphsom method)的替代用于对包含隐变量... 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)和期望最大化(Expectation Maximization,EM...
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) ...
然后我们根据调整过权重的点计算重新给出两组参数;(这一步,就是,Maximization) 最后,必然就是重复2-4步,重复若干次,参数变化会越来越小,最终收敛。 推演: 下面,我们通过一个例子来讲解一下这个简单的步骤: 目标:估计上述两个组的平均值与标准差(使其尽可能接近真实值) ...
视频如下: 机器学习-白板推导系列(十)-EM算法(Expectation Maximization)_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili一、EM算法公式以及算法收敛性证明EM算法中文叫做:期望最大算法 主要解决的问题是:具有隐变量的…
M步卡(Maximization):寻找参数最大化期望似然,即: 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,利用当前估计的参数值来计算对数似然的期望值;第二步是最大化M步,寻找能使E步产生的似然期望最大化的参数值。然后,新得到的参数值重新被用于E步。直至收敛到局部最优解。事实上,隐变量估计问题也可通过...
Python 中实现这个算法的代码如下 # model parameters p_1 = 0.1 p_2 = 0.8 tau_1 = 0.3 tau_2 = 1-tau_1 m = 10 # number of flips in each sample n = 10 # number of samples # generate data np.random.seed(123) dists = [stats.binom(n=m, p=p_1), stats.binom(n=m, p=...