An elegant and powerful method for finding maximum likelihood solutions for models with latent variables is called the expectation-maximization algorithm, or EM algorithm. If we assume that the data points are drawn independently from the distribution, then the log of the likelihood function is given...
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(...
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测的隐性变量 计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值; 最大化(M),最大化在 E 步上求...
Synonyms EM-algorithm Related Concepts Maximum Likelihood Estimation Definition The Expectation Maximization algorithm iteratively maximizes the likelihood of a training sample with respect to unknown parameters of a probability model under the condition of missing information. The training sample is assumed ...
Michael E. Phelps PhD, in Physics in Nuclear Medicine (Fourth Edition), 2012 2 Expectation-Maximization Reconstruction The expectation-maximization (EM) algorithm incorporates statistical considerations to compute the “most likely,” or maximum-likelihood (ML), source distribution that would have...
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
它将数据集看作一个含有隐性变量的概率模型,并以实现模型最优化,即获取与数据本身性质最契合的聚类方式为目的,通过”反复估计”模型参数找到最优解,同时给出相应的最优类别k.而”反复估计”的过程即是EM算法的精华所在,这一过程由E-step(Expectation)和M-step(Maximization)两个步骤交替进行来实现。
一、动机关于EM算法(这里我们常常称Expectation Maximization Algorithm为EM算法),个人觉得 称为算法略有不妥一是基于EM算法我们可以产生很多具体的算法,例如K-means算法,GMM算法等,从这个意义上来说,EM算…
在最大熵模型中,EM算法被用于估计模型的参数,通过交替进行Expectation步骤(E步)和Maximization步骤(M步),不断优化参数以达到最大似然估计。EM算法能够有效地处理存在隐变量的复杂模型,并在训练过程中逐步提升模型性能,是一种常用且有效的参数估计方法。Maximum Entropy Model and Expectation-maximization algorithm 最大...
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...