EM算法学习资料

最新推荐文章于 2024-10-25 21:26:56 发布

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1、http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html

2、http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/8537620

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【机器学习基础】EM算法

Tuzi_bo的专栏

06-04

12万+

目录一样例二公式描述三参考文献最大期望算法（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。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），...

机器学习——EM算法

谢谢你们的关注

08-05

540

机器学习——EM算法

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【机器学习】EM算法详解

sxl的博客

10-08

2499

对于这种无法直接求解的问题，我们通常会采用迭代求解的策略，一步一步逼近最终的结果，在EM算法中就是E步和M步的交替进行，直至收敛。EM算法用于具有隐变量模型的参数估计，如高斯混合模型，VAE算法推导的前置知识等，了解EM算法更能深刻理解许多复杂算法模型。因为ELBO没有大于等于0的保证，在kl最大化的同时，不能保证kl增加的幅度大于ELBO下降的幅度。在上面的推到中得到ELBO之后，其实求解参数的问题就转化为使得ELBO最大的问题，是未知的下界还是没法求。的差距尽可能的小，这样抬高ELBO才会使得。

EM算法学习资料备忘

lewsn2008的博客

10-16

3480

将学习EM算法过程中看到的好的资料汇总在这里，供以后查询，也供大家参考。 1. 这是我学习EM算法最先看的优秀的入门文章，讲的比较通俗易懂，而且举了例子来说明其中的原理，不错！ http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/8537620

EM算法详解

hai40587的博客

10-25

933

EM算法作为一种重要的迭代优化策略，在机器学习、数据挖掘等领域有着广泛的应用。它通过不断迭代E步和M步来逼近模型参数的真值，为解决含有隐变量的概率参数模型的最大似然估计问题提供了一种有效的方法。然而，EM算法也存在一些缺点，如计算量大、对初值敏感等。因此，在未来的研究中，我们需要进一步探索如何改进EM算法的性能和准确性，以更好地应用于实际问题中。同时，随着大数据和人工智能技术的不断发展，EM算法也将面临更多的挑战和机遇。例如，在处理大规模数据集时，如何有效地降低计算量、提高迭代速度；

毕业论文-EM算法学习总结

My Struggle

01-07

1337

EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）是一种通过不断迭代进而使模型的参数收敛，进而得到模型参数的算法。常用于具有隐变量的参数估计（极大似然估计或者极大后验概率估计）。隐变量是不可观测的随机变量，我们通常通过可观测变量的样本对隐变量作出推断。简而言之，我们手里有一堆数据，我们需要将这对数据分成很多类别，但这些数据并没有任何标签信息。虽然没有标签信息但是这些数据都有很多特征变量，我们可以根据这些特征变量给这些数据进行人为的分类，这便称为”聚类“。而用来标记划分出来的

机器学习：EM算法

GeniusAng的博客

10-24

4278

机器学习：EM算法

详解EM算法

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suotanyu1595的博客

09-22

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目录1. 概念2. 举例2.1 例子12.1.2 计算2.2 例子 B3. 推导4. 应用 1. 概念 EM算法(期望最大算法)是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。具体思想如下： EM算法的核心思想非常简单，分为两步：Expection-Step和Maximization-Step。E-Step主要通过观察数据和现有模型来估计参数，然后用这个估计的参数值来计算似然函数的期望值；而M-Step是寻找似然函数最大化时对应的参数。由于算法会保证在每次迭代之后似然函数都会增

【机器学习】EM算法

风口IT猪的成长录

07-25

1358

EM算法1. 初识EM算法2. EM算法介绍2.1 极大似然估计2.1.1 问题描述2.1.2 用数学知识解决现实问题2.1.3 最大似然函数估计值的求解步骤2.2 EM算法实例描述3. EM算法实例3.1 ⼀个超级简单的案例3.2 加入隐变量z后的求解3.2.1 EM初级版3.2.2 EM进阶版3.3 小结 1. 初识EM算法 EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法。它是⼀个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，⽐如隐式⻢尔科夫算法（HMM）等等。 EM算法是⼀

EM算法讲解

09-21

1373

简化难解问题：将复杂问题分解成可迭代的两步，分别计算期望和最大化。辅助似然计算：通过估计隐变量的期望，帮助间接地优化似然函数。增强解释力：帮助模型更好地捕捉数据的潜在结构。处理缺失数据：有效应对部分数据缺失的情况。隐变量在EM算法中起到了核心的连接作用，使得算法能够在存在未观测变量或复杂概率分布的情况下，依然有效地进行参数估计。高斯混合模型是一种常用的聚类算法，用于将数据划分为多个簇，每个簇由一个高斯分布（即正态分布）来描述。

[20180325]_EM算法.zip_EM 机器学习_EM算法_机器学习；人工智能；EM算法

07-14

本资源包提供了全面的EM算法学习资料，适合机器学习和人工智能的初学者。 EM算法主要包含两个步骤：期望（E）步骤和最大化（M）步骤。在E步骤中，我们假设当前的参数值已知，并基于这些参数计算每个数据点的隐藏...

EM算法_buriedgz9_EM算法_EM_EM算法贝叶斯_稀疏贝叶斯

09-10

在EM算法应用于稀疏贝叶斯学习时，隐藏变量可能代表信号的非零部分，而观察数据则包含信号的混合或加噪声版本。EM算法通过迭代优化，逐步揭示信号的真实结构。首先，E步会计算每个非零元素的可能性，然后M步根据这些...

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10-02

EM算法，全称为期望最大化（Expectation-Maximization），是一种在概率模型中寻找参数最大似然估计的迭代...在实际应用中，EM算法广泛应用于机器学习、统计学、生物信息学等领域，如混合高斯模型、隐马尔可夫模型等。

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内容概要：本文是一份面向CANopen初学者的详尽教程，涵盖了从理论到实践的各个方面。首先介绍了CANopen作为一种广泛应用的工业自动化协议的基本概念及其重要性。接着详细讲解了主站和从站的功能，以及两者之间的交互机制。文中还特别强调了SDO（服务器数据对象）、PDO（协议数据对象）和NMT（网络消息传输）等关键概念，并提供了具体的操作指南。此外，作者分享了自己的实践经验，包括代码修改、实验操作和报文分析，旨在帮助初学者克服常见的困难和疑惑。最后，文章总结了CANopen技术的学习路径和发展前景。适合人群：对CANopen协议感兴趣的初学者，尤其是从事嵌入式系统开发的工程师和技术爱好者。使用场景及目标：①帮助读者理解CANopen协议的工作原理和应用场景；②通过实际操作加深对主站和从站功能的理解；③掌握SDO、PDO、NMT等核心技术的实际应用。阅读建议：由于CANopen的概念较为抽象，建议读者结合提供的实验操作指南和示例代码逐步实践，同时参考附带的报文分析，以便更好地消化所学知识。