EM算法

最新推荐文章于 2024-10-25 21:26:56 发布
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本文深入解析了概率和概率密度之间的内在联系，通过汽车轮子的造型实例，直观展示了均概率密度在现实生活中的应用。同时，文章指出在特定条件下，概率与概率密度能够有效区分变量状态。

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杂想：
1.正交
X1,X2分别不能区分Y，但是如果X1*X2在4个象限内可以区分Y

2.概率和概率密度
就像是质量和密度的关系，现实生活中，大部分都是均概率密度，因为这样其实不存在随机的问题。比如汽车轮子的造型。
alexboy
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【大道至简】机器学习算法之EM算法(Expectation Maximization Algorithm)详解(附代码)---通俗理解EM算法。
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通过上面的分析，我们终于可以总结一下EM算法啦！总的来说，EM算法分为E步和M步：（1）给参数θ即第0步赋初值；（2）如果是第一轮迭代，那么令θ=来计算Q函数；如果是>1轮迭代，则θ的值由上一次M步计算出的θ值决定。由于E步时θ已知，所以只需要计算Q，公式如下：也就是给定θ和已知的观测数据x的条件下，求一下隐变量z的条件概率。（3）根据E步计算出来的Q，按如下公式计算θ：也就是固定Q（z也固定）和已知的观测数据x，算一下θ。（4）重复（3）和（4）直至收敛。
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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；
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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。
详解EM算法
suotanyu1595的博客
09-22 2万+
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
EM 算法
zhao_crystal的博客
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目录 1.概述 2.最大似然估计 2.1 二项分布的最大似然估计 2.2 最大似然函数做参数估计 3. EM算法：随机变量无法直接（完全）观察到 3.1 欧拉式的解释 3.2 Gauss式的解释 4. GMM的推导 4.1 从直观理解猜测GMM的参数估计 4.2 从理论公式推导GMM 5. 总结 6. 附录：PLSA模型 7.参考文献 1.概述 经典的K-means聚类方法，能够非常方便的将未标记的样本分成若干簇；但无法给出某个样本属于该簇的后验概率。 EM算法全称：..
了解EM算法
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EM算法是数学建模中很重要的一中方法，在老师的介绍下，我决定自学这个算法。 一、EM算法的思想和作用： 思想：首先，根据已经观测到的数据估计参数值，然后由参数值估计出缺失数据的值，再根据估计出的缺失数据和之前已经观测到的数据对参数值重新估计，反复迭代，直至收敛。 作用：隐变量估计。 二、预备知识： 1.极大似然估计： ...
c语言em算法,EM算法
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8种机械键盘轴体对比本人程序员，要买一个写代码的键盘，请问红轴和茶轴怎么选？在 最大似然估计 这篇文章中，我们介绍了一种通过样本来估计模型参数的方法。现在，我们把问题变得复杂一些，假设 $lbrace x_1, x_2, …, x_n rbrace$ 来自两个不同的正态分布 $N(mu_1, sigma_1^2)$ 和 $N(mu_2, sigma_2^2)$，如果我们知道每一个样本来自哪个分布...
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充电桩上位机：全自动报文分析与快慢充智能监控技术解析 快慢充
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