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...
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. 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...
Expectation-Maximization Algorithm(EM算法) 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...
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...
身高问题使用EM算法求解步骤: (1)初始化参数:先初始化男生身高的正态分布的参数:如均值=1.7,方差=0.1 (2)计算每一个人更可能属于男生分布或者女生分布; (3)通过分为男生的n个人来重新估计男生身高分布的参数(最大似然估计),女生分布也按照相同的方式估计出来,更新分布。 (4)这时候两个分布的概率也变了,然后重...
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 推导过程 五、公式推导方法2(涉及Jensen不等式) 5.1 Jensen不等式 5.2 关于E-M算法的理解 ...
Algorithm之EM:Expectation Maximization简介、代码实现 目录 EM期望极大算法简介 Expectation Maximization期望极大算法案例实现 EM期望极大算法简介 EM 算法是 Dempster,Laind,Rubin 于 1977 年提出的求参数极大似然估计的一种方法,它可以从非完整数据集中对参数进行 MLE 估计,是一种非常简单实用的学习算法。这种方法可以...
UC Berkeley EECS课件:最大似然+EM算法 Likelihood_EM_HMM_Kalman.pdf (berkeley.edu)people.eecs.berkeley.edu/~pabbeel/cs287-fa13/slides/Likelihood_EM_HMM_Kalman.pdf Likelihood_EM_HMM_Kalman.pdf 3M· 百度网盘 EM算法解析博文 Expectation-maximization algorithm, explained · Xiaozhou's Notes (yang...