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...
1、EM算法简介 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...
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,...
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...
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算法)是一种用于处理不完全数据或带有隐藏变量的统计模型的优化算法。为了更好地理解它,可以将其类比为一个反复猜测和改进的过程。 0.举个简单的例子 假设你是一名厨师,有两种巧克力酱:黑巧克力和白巧克力。你拿到了一批混合巧克力酱的样本,但你不知道每一勺巧克力酱里包含多少黑巧克力...
4. EM 算法 的步骤 第一步:选择参数的初始值 选择参数的初始值 E步 : 求Expectation M步: Maximization 第四步:反复迭代,直到收敛 5. 三硬币模型中的 EM 参数和z值: 下面的步骤是推导出李航老师书中给出的公式。 E步 : M步: 6. 高斯混合模型中的EM ...
Maximization-step(M-step):若隐变量Z的值已知,则可以方便地对参数Θ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。