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1977年所做的文章Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm中给出了详细的阐述。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;然后再依据上一步...
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...
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...
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(...
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_maximum_algorithm 翻译 期望最大算法 以上结果来自机器翻译。
2. EM 算法 (Expectation Maximum Algorithm) 在第九章最后,我们将⾼斯混合模型看成⾼斯分量的简单线性叠加,⽬标是提供⼀类⽐单独⾼斯分布更强⼤的概率模型,下面使用离散潜在变量 (latent variables) 来描述⾼斯混合模型,然后引出 EM 算法的求解。如果我们定义观测变量(例如数据集\mathcal D)和潜在变...
总结来说,EM算法就是通过迭代,最大化完整数据的对数似然函数的期望,来最大化不完整数据的对数似然函数。 [1] Arthur P Dempster, Nan M Laird, Donald B Rubin. Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm. Journal of the royal statistical society series b-methodological, 1976....
如何通俗理解EM算法-CSDN博客blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/81708386 Lecture 10: Expectation-Maximization Algorithm StudentLecture10.pdf (purdue.edu)engineering.purdue.edu/ChanGroup/ECE645Notes/StudentLecture10.pdf编辑于 2024-06-17 20:00・...
Synonyms EM-algorithm Related Concepts Maximum Likelihood Estimation Definition The Expectation Maximization algorithm iteratively maximizes the likelihood of a training sample with respect to unknown parameters of a probability model under the condition of missing information. The training sample is assumed ...