EM算法 1.EM简介 EM算法是一种迭代算法,用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计,或极大后验概率估计,EM算法的每次迭代由两部分组成: E步:求期望, M步:求极大 该算法又叫期望极大算法,简称EM算法。 2.无偏估计—->标准差 3.协方差 (1)协方差公式 (2)协方差计算过程 协方差矩阵是计算不同维度间的...
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...
一. 前言 期望最大化(Expectation Maximization)算法(EM算法)在实际的应用中受到的关注不是特别的重,但是在学术中EM算法是其它很多算法的基础,如隐马尔科夫算法(HMM),LDA主题模型的变分推断等等。所以,理解EM算法对其它算法的学习还是很重要的。本文是对期望最大化算法(EM算法)做一个总结。 概率模型有时既含有观测...
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...
The convergence of the EM algorithm for MAP estimation is investigated, and it is proven that the sequence of estimates converges to a local optimal solution. The computational complexities of both the batch and iterative algorithms are analyzed. Furthermore, a posterior Cramér–Rao lower bound is...
然而,期望最大化算法可能会陷入局部最优解,因此在实际应用中需要选择合适的初始参数值以避免陷入局部最优。 总之,最大熵模型和期望最大化算法都是解决概率分布问题的有效方法,它们在机器学习和数据挖掘等领域得到了广泛的应用。Maximum Entropy Model and Expectation-maximization algorithm 最大熵模型与EM算法 ...
Expectation_Maximum_Algorithm.zipDo**is 上传1.67 MB 文件格式 zip 使用EM算法求解GMM模型参数 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 DORMS宿舍管理系统-后端 2025-05-21 00:01:52 积分:1 DORMS宿舍管理系统-前端 2025-05-21 00:02:26 积分:1 ...
EM Algorithm: Summary • Augment the original data space by latent/hidden/missing data • Frame a suitable probability model for the augmented data space • In EM iterations, first assume initial values for the parameters • Iterate the Expectation and the Maximization steps ...
2.3 EM算法的缺点 对先验的依赖性比较强 没有办法收敛到全局最值,仅能收敛到极值。 3. 流程图 4. 参考文献 《西瓜书》 《统计学习方法》 《人人都懂EM算法》 What is the expectation maximization algorithm? 扫码安装简书客户端 畅享全文阅读体验
5) EM algorithm 期望最大化算法 例句>> 6) expectation maximization algorithm 最大期望算法 补充资料:大法雨 【大法雨】 (譬喻)大法能慈润枯渴之众,故以譬于雨。法华经序品曰:“雨大法雨,吹大法螺。”同化城喻品曰:“普雨大法雨,度无量众生。” ...