1 Introduction 2 The General EM AlgorithmMinka, Thomas P
解决这个问题的方法,就是EM算法,Expectation Maximization Algorithm 这个算法其实思路很简单,但是如何推导和证明他的收敛和有效,比较复杂 所以先看看思路和实现,再来看推导 思路很简单,既然不知道z,并且如果知道就可以解这个问题,那么我们就先随便猜z,然后再迭代 具体如下, E步骤,我们任意初始化参数 ,就可以算出每个x...
解决这个问题的方法,就是EM算法,Expectation Maximization Algorithm 这个算法其实思路很简单,但是如何推导和证明他的收敛和有效,比较复杂 所以先看看思路和实现,再来看推导 思路很简单,既然不知道z,并且如果知道就可以解这个问题,那么我们就先随便猜z,然后再迭代 具体如下, E步骤,我们任意初始化参数 ,就可以算出每个x...
EM算法(Dempster et al., 1977) 是一种通用的优化方法,通常用于在数据不完整时寻找最大似然估计。在许多重要情况下,无论在概念上还是在计算上都非常简单。 EM背后的基本原理是,与其执行复杂的优化,不如用潜在数据对观测数据进行增强,以执行一系列简单的优化。 潜在变量是不可观测的变量,引入潜变量是为了在某种程...
(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。
2. EM算法 给定的训练样本是* (1), … , ( )+,样例间独立,我们想找到每个样例隐含的类别 z,能使得 p(x,z)最大。p(x,z)的最大似然估计如下: 第一步是对极大似然取对数,第二步是对每个样例的每个可能类别 z 求联合分布概率和。 但是直接求θ一般比较困难,因为有隐藏变量 z 存在,但是一般确定了 z...
(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。
A R De Pierro, "A generalization of the EM algorithm for maximum likelihood estimates from incomplete data", Tech. Rep. MIPG119, Med. Im. Proc. Group, Dept. of Ra- diol., Univ. of Pennsylvania, 1987.A.R. De Pierro, A generalization of the EM algorithm for maximum likelihood est...
Since we are able to write the Gaussian mixture model as a latent-variable model, we can use theEM algorithmto find the maximum likelihood estimators of its parameters. Starting from an initial guess of the parameter vector , the algorithm produces a new estimate of the parameter vector ...
, wherethemodel depends on unobserved latent variables.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...WIKI In statistics, anexpectation–maximization(EM)algorithmisan iterative method to find EM算法原理 ...