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) 概率模型有时既含有观测变量...
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(...
的期望: 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...
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…
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...
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...
Xi'an Jiaotong UniversityXi'an 710049自动化学报LEI Ming HAN Chong-Zhao School of Electronics Information Engineering,Xi'an Jiaotong University,Xi'an 710049,.Expectation-maximization (EM) Algorithm Based on IMM Filtering with Adaptive Noise Covariance.[J];Acta Automatica Sinica,2006-01...
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)。是一种迭代算法,在统计学中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计。 Expectation Maximization期望极大算法案...
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...