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:...
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...
The EM (expectation-maximization) algorithm is ideally suited to problems of this sort, in that it produces maximum-likelihood (ML) estimates of parameters when there is a many-to-one mapping from an underlying distribution to the distribution governing the observation. The EM algorithm is ...
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…
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),是一类通过迭代进行极大似然估计的优化算法,通常作为牛顿迭代法的替代,用于对包含隐变量或缺失数据的概率模型进行参数估计。 最大期望算法基本思想是经过两个步骤交替进行计算: 第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值...
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...
Expectation Maximization Algorithm Introduction 極大似然 假設我們需要調查我們學校的身高發布,並且假設這個身高分佈滿足正態分佈,那麼我們的目的就是找到滿足最符合這個分佈的引數\(\mu和\sigma^2\),對此我們抽樣取得資料,並且抽樣樣本\(n=200\) 似然函式 ...
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...