L(\theta|Y_{obs},Z)\propto\theta_1^{z_1+z_2}\theta_2^{z_3+z_4}\theta_3^{y_5} EM迭代公式: \hat{\theta}_1=\frac{z_1+z_2}{\sum_{i=1}^4z_i+y_5},\hat{\theta}_2=\frac{z_3+z_4}{\sum_{i=1}^4z_i+y_5},\hat{\theta}_3=\frac{y_5}{\sum_{i=1}^4...
对应到EM上,E步估计隐含变量,M步估计其他参数,交替将极值推向最大。EM中还有“硬”指定和“软”指定的概念,“软”指定看似更为合理,但计算量要大,“硬”指定在某些场合如K-means中更为实用(要是保持一个样本点到其他所有中心的概率,就会很麻烦)。 另外,EM的收敛性证明方法确实很牛,能够利用log的凹函数性质,...
对应到 EM 上,E 步估计隐含变量,M 步估计其他参数,交替将极值推向最大。EM 中还有“硬”指定和“软”指定的概念,“软”指定看似更为合理,但计算量要大,“硬”指定在某些场合如K-means中更为实用(要是保持一个样本点到其他所有中心的概率,就会很麻烦)。 另外,EM 的收敛性证明方法确实很牛,能够利用 log ...
对应到EM上,E步估计隐含变量,M步估计其他参数,交替将极值推向最大。EM中还有“硬”指定和“软”指定的概念,“软”指定看似更为合理,但计算量要大,“硬”指定在某些场合如K-means中更为实用(要是保持一个样本点到其他所有中心的概率,就会很麻烦)。 另外,EM的收敛性证明方法确实很牛,能够利用log的凹函数性质,...
tibetanmastiff The EM Algorithm EM是我一直想深入学习的算法之一,第一次听说是在NLP课中的HMM那一节,为了解决HMM的参数估计问题,使用了EM算法。在之后的MT中的词对齐中也用到了。在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。 下面主要介绍EM的整个推导过程。
In this chapter we study maximum likelihood estimation by the EM algorithm a special case of the MM algorithm. At the heart of every EM algorithm is some notion of missing data. Data can be missing in the ordinary sense of a failure to record certain observations on certain cases. Data ...
The EM algorithm 上面看到使用EM来拟合混合高斯问题,但这只是EM的一个特例 这章会推导出EM的一般形式,他可以解决各种含有隐变量的预估问题(estimation problems with latent variables.) Jensen's inequality 先介绍一下Jensen不等式 首先通过下面的图理解一下,当f是凸函数的时候 ...
(EM算法)The EM Algorithm EM是我一直想深入学习的算法之一,第一次听说是在NLP课中的HMM那一节,为了解决HMM的参数估计问题,使用了EM算法。在之后的MT中的词对齐中也用到了。在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。 下面主要介绍EM的整个推导过程。
The EM algorithm 上面看到使用EM来拟合混合高斯问题,但这只是EM的一个特例 这章会推导出EM的一般形式,他可以解决各种含有隐变量的预估问题(estimation problems with latent variables.) Jensen's inequality 先介绍一下Jensen不等式 首先通过下面的图理解一下,当f是凸函数的时候 ...
The Expectation-Maximization (EM) algorithm is a broadly applicable approach to the iterative computation of maximum likelihood estimates in a wide variety of incomplete-data problems. The EM algorithm has a number of desirable properties, such as its numerical stability, reliable global convergence, ...