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 EM算法是一种迭代算法,主要包含E-step和M-step两个步骤: Expectation-step(E-step): 若参数 Θ 已知,则可以根据训练数据推断出最优隐变量 Z 的值; 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...
1. 初始的第一步是原始的最大似然估计要求的参数,我们通过随机初始化的方式赋予了一个随机初始值2. Expectation这一步的目的是估计出隐变量的概率分布3. Maximization这一步就是原始的最大似然概率估计(基于本轮Expectation得到的隐变量概率分布),估计出模型的参数 Relevant Link: https://www.zhihu.com/question/2...
深入理解机器学习——EM算法/最大期望算法(Expectation-Maximization Algorithm, EM),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
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...
然后我们根据调整过权重的点计算重新给出两组参数;(这一步,就是,Maximization) 最后,必然就是重复2-4步,重复若干次,参数变化会越来越小,最终收敛。 推演: 下面,我们通过一个例子来讲解一下这个简单的步骤: 目标:估计上述两个组的平均值与标准差(使其尽可能接近真实值) ...
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)。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...
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...
3、M步求参数估计: 具体计算请参看李航的《统计学习方法》。 PS:Kmeans为只考虑正球体时的GMM情况。 参考资料: 1、Sean Borman. The Expectation Maximization Algorithm; 2、李航. 统计学习方法; 3、虞台文. EM Algorithm. 对于同仁们的布道授业,一并感谢。 ---...