Maximization-step(M-step):若隐变量Z的值已知,则可以方便地对参数 \Theta 做最大似然估计。 EM算法使用两个步骤交替计算:第一步是E-step,利用当前的参数值来计算对数似然的期望值;第二步是M-step,寻找能使E-step产生的似然期望最大化的参数值。重复以上步骤,直到收敛至最优解。 以上面提到的公式为例,假设...
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…
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(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,...
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
1.EM算法概念 EM 算法,全称 Expectation Maximization Algorithm。期望最大算法是一种迭代算法,用于含有隐变量(Hidden Variable)的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。 1.1 问题描述 我们假设学校男生和女生分别服从两种不同的正态分布,即男生 ,女生...
在 EM 算法中，我们对这些概率进行初步猜测，然后在两个步骤之间迭代（估计偏差给定使用每个硬币的概率和估计使用每个硬币给定偏差的概率）直到收敛。 可以在数学上证明这种算法收敛到（似然函数的）局部最大值。现在尝试复制论文中提供的示例。 问题设置如下所示。完整的数据集由两个变量 X 和 Z 组成，但仅观察到 ...
Expectation Maximization (EM) 是一种迭代算法,常用于处理含有隐变量的概率模型。在本篇文章中,我们将介绍EM算法的基本原理和应用领域,并通过一个简单的例子来说明其使用方法。 基本原理 EM算法的基本原理可以总结为以下三个步骤: 初始化参数:选择合适的初始参数。
期望最大化(EM)算法被广泛用于估计不同统计模型的参数。 它是一种迭代算法,可以将一个困难的优化问题分解为几个简单的优化问题。 在本文中将通过几个简单的示例解释它是如何工作的。 这个算法最流行的例子(互联网上讨论最多的)可能来自这篇论文(http://www.nature.com/nbt/journal/v26/n8/full/nbt1406.html...
期望最大化(Expectation Maximization) 算法被称为机器学习十大算法之一,最初是由Ceppellini等人1950 年在讨论基因频率的估计的时候提出的。后来又被Hartley 和Baum 等人发展的更加广泛。目前引用的较多的是1977 年Dempster等人的工作。它主要用于从不完整的数据中计算最大似然估计。 这个算法是目前隐马尔科夫(HMM)、...