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(...
(3)输入输出: (4)算法步骤 4、总结 我觉得这篇论文的主要思想应该是这样的:就拿身高举例。它就是首先做一个预处理,将身高在一个范围内(例如1.71至1.74)的分成一个网格,再看这个网格占全部数据的多少,以此判断出该网格为高密度还是低密度,然后循环算出所有网格的,再使用EM算法计算哪些高密度网格,这样会使整个...
E步(Expectation):以当前参数 推断隐变量分布 ,并计算对数似然 关于 的期望: M步卡(Maximization):寻找参数最大化期望似然,即: 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,利用当前估计的参数值来计算对数似然的期望值;第二步是最大化M步,寻找能使E步产生的似然期望最大化的参数值。然后,新得到...
1,EM算法简介:EM算法是一种非监督期望最大化算法。其结合了极大似然和迭代求解的方法去预估数据的分布。 2,EM算法原理: (1)非监督机制:所谓非监督,即为没有训练数据,没有标签,只有部分无标签的测试集。那么没有标签,如何去预测数据的分布呢?这时就需要对数据进行随机抽样,并呈上最大似然。
最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找,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。 在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)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藏变量(Latent Variable)...
在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variabl)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域。 可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚。比如说食堂的大师傅炒...
Python 中实现这个算法的代码如下 # model parameters p_1 = 0.1 p_2 = 0.8 tau_1 = 0.3 tau_2 = 1-tau_1 m = 10 # number of flips in each sample n = 10 # number of samples # generate data np.random.seed(123) dists = [stats.binom(n=m, p=p_1), stats.binom(n=m, p=...
EM算法是一种迭代算法,它由基本的两个步骤组成: E step:估计期望步骤 使用对隐变量的现有估计来计算log极大似然 M step: 最大化期望步骤 计算一个对隐变量更好的估计,使其最大化log似然函数对隐变量Y的期望。用新计算的隐变量参数代替之前的对隐变量的估计,进行下一步的迭代!
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...