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...
预备知识:EM算法引入:含有隐变量时不能使用简单的极大似然估计法 E–expectation求期望M-maximization求极大算法:EM算法对初值是敏感的停止迭代的条件: 前方高能预警 高斯混合模型GMM: 顾名思义:就是多个高斯函数的乘积 运用EM算法: 参考: 统计学习方法 EM算法及其推广-expectation maximization algorithm , where the ...
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(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,是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。 最大期望算法经过两个步骤交替进行计算: 第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值;
Expectation-maximization algorithm 定义: 最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又译为期望最大化算法),是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量 计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值; 最大化(M),最大化在 E 步上求...
一、EM算法的预备知识1、极大似然估计 (1)举例说明:经典问题——学生身高问题 我们需要调查我们学校的男生和女生的身高分布。 假设你在校园里随便找了100个男生和100个女生。他们共200个人。将他们按照性别划分…
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
3. Maximization step: Update mixture model parameters (probability weights). 4. Stopping criteria: If stopping criteria are satisfied (convergence of parameters and log-likelihood) then stop, else set j = j + 1 and go to (2). Different from k-means, the EM algorithm does not comput...