Expectation Maximation(EM)算法

最新推荐文章于 2022-10-25 21:21:43 发布
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#EM #算法

本文详细解析了EM算法的原理及其在机器学习领域的应用实例，通过使用LaTeX编写并上传PDF文件的方式分享研究心得。面对公式的输入挑战，寻求在博客中便捷输入数学公式的建议。最后，介绍了在完成研究后遇到的技术难题，如附件上传问题，并提供了临时解决方案。

最近看论文用到了EM算法，以前也知道它是机器学习中的经典算法之一。于是就仔细研究了一下。作为一个博客新手，无奈于那么多的公式不知道怎么弄，于是就用LaTeX写了pdf上传上来（LaTeX真是个神器），有知道如何在博客中方便输入公式的请不吝赐教。搞了半天发现连上传附件都不会，无奈用下面这个吧。


EM算法研究

基于Expectation-Maximization算法(EM算法)的数据分类仿真,对比真实分类和EM算法分类+代码操作视频
06-04
1.领域：matlab，Expectation-Maximization算法，EM算法的数据分类 2.内容：基于Expectation-Maximization算法(EM算法)的数据分类仿真,对比真实分类和EM算法分类+代码操作视频 3.用处：用于Expectation-...
精选资源
基于Expectation-Maximization算法(EM算法)的数据聚类matlab仿真 +代码操作视频
06-04
2.内容：基于Expectation-Maximization算法(EM算法)的数据聚类matlab仿真 +代码操作视频 3.用处：用于EM算法数据聚类编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本...
EM(Expectation Maximum) 算法总结
Marcus-Bao的个人主页
03-09 1520
EM算法，全称为Expectation Maximum Algorithm，是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础（如HMM，LDA等）。EM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含变量。**
【算法】Expectation Maximization EM算法
yuxeaotao的博客
10-27 334
本文是徐亦达机器学习：Expectation Maximization EM算法的笔记。 上图中的三个高斯分布图，应该选择哪个theta来更好地解释数据。 理论上，也应该依次让依次对求偏导，但是由于的公式，log里面有加号。数学上，会更喜欢log里面有乘号，因为logab=loga+logb。这时可以用一个迭代的方法来做，即EM算法。 EM算法大致的思想是，先用一个，从推到，一直到最后的，直到收敛为止，就把找出来了。 ...
EM(Expectation Maximum，期望最大化算法)
ywm_up
11-11 282
1. EM算法原理总结 我们经常会从样本观察数据中，找出样本的模型参数。 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数。 但是在一些情况下，我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据，此时我们未知的有隐含数据和模型参数，因而无法直接用极大化对数似然函数得到模型分布的参数。怎么办呢？这就是EM算法可以派上用场的地方了。 E步（期望步） M步（极大步） 不断迭代直到收敛 EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法，既然我们无法直接求出模型分布参数，那么我们可以先猜想隐含数据，利用对隐藏变量的现有估计值，计算其
EM算法(Expectation Maximization)
weixin_30438813的博客
07-19 605
1 极大似然估计 假设有如图1的X所示的抽取的n个学生某门课程的成绩，又知学生的成绩符合高斯分布f(x|μ,σ2)，求学生的成绩最符合哪种高斯分布，即μ和σ2最优值是什么？ 图1 学生成绩的分布 欲求在抽样X时，最优的μ和σ2参数估计，虽然模型的原型已知，但不同的参数对应着不同的学生成绩分布，其中一种最简单有效的参数估计方法就是估计的参数在目前抽样的数据上表现最好...
EM算法expection maximization
公众号：瑞行AI
10-17 747
本文是《统计学习方法》李航著学习笔记。
精选资源
em算法代码matlab实现-Expectation-Maximization:Matlab中的期望最大化（EM）算法
05-25
此代码实现了Expectation-Maximization（EM）算法，并在简单的2D数据集上对其进行了测试。 期望最大化（EM）算法是一种迭代方法，用于在统计模型中依赖于未观察到的潜在变量的情况下，找到参数的最大似然或最大后验...
【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。
尚拙的博客
10-25 2万+
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。
matlab-基于Expectation-Maximization算法(EM算法)的数据分类仿真,对比真实分类和EM算法分类-源
09-30
EM算法，全称为Expectation-Maximization（期望最大化）算法，是统计学中的一种迭代算法，主要用于估计数据的参数，特别是在存在未观测变量（隐藏变量）的情况下。在本MATLAB项目中，它被用于数据分类任务，通过模拟...
期望最大化（Expectation-Maximuzation）
Ubuntu 14.04配置nfs服务
03-26 445
期望最大化（Expectation-Maximuzation）算法在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。 　　EM是一个在已知部分相关变量的情况下，估计未知变量的迭代技术。 　　EM的算法流程如下： 　　1：初始化分布参数： 　　2：重复直到收敛。 　　E步骤：估计未知参数的期望值，给出当前的参数估计。 　　M步骤：重新估计分布参...
EM算法(Expectation-maximization algorithm)小结
IceelfLuo的博客
09-13 941
EM算法（Expectation-Maximization algorithm）是一类通过迭代进行极大似然估计的优化算法，今天翻出了之前的笔记，在这里也放一下吧。 EM算法背景 EM（expectation-maximization）算法是Dempster,Laird和Rubin(DLR)三个人在1977年正式提出的.主要是用于在不完全数据的情况下计算最大似然估计.在EM算法正式提出以来，人们对EM算法的性质有更加深入的研究.并且在此基础上，提出了很多改进的算法.在数理统计，数据挖掘，机器学习以及模式识别等
EM（Expection-Maximization）算法
小肥柴YD的博客
08-13 540
贝叶斯分类中我们考虑了样本的属性独立性假设，一对一和一对多的依赖关系，那么在实际情况中，当属性有缺失时应该怎么办呢？此时可以引入EM算法解决问题。 首先来了解一下EM算法，又称期望最大化算法，算法分为两步，E步和M步，算法主要解决概率模型中含有观测变量和隐变量的样本。观测变量即给定数据已知样本属性值，可以用极大似然法或贝叶斯估计来估计模型参数，隐变量即样本的某种属性值有未知(我们知道数据可以分成两...
EM算法（Expectation Maximization）期望最大化算法
luolang_103的博客
07-24 2029
原文：EM（期望最大化）算法初步认识 - 大数据和AI躺过的坑 - 博客园 https://www.cnblogs.com/zlslch/p/6965374.html 机器学习十大算法之一：EM算法（即期望最大化算法）。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做很多人做不了的事。   问题一...
EM最大期望算法(Expectation Maximization)
肥猫64的博客
06-01 933
译者按：本文来自于吴恩达的斯坦福经典课程CS229 的课程笔记，也是国内大部分EM算法文章的参考源，本文详细介绍了EM的推导过程，要深入了解EM算法不可不读。期望最大化(Expectation Maximization) 算法被称为机器学习十大算法之一，最初是由Ceppellini等人1950 年在讨论基因频率的估计的时候提出的。后来又被Hartley 和Baum 等...
机器学习技术（5）---- 最大期望算法Expectation-Maximum
qq_25018077的博客
09-13 614
一、模型证明基础 1.1 Jensen不等式： 如果函数f为凸函数，那么存在下列公式： f(θx+(1−θ)y)≤θf(x)+(1−θ)f(y)f(θx+(1−θ)y)≤θf(x)+(1−θ)f(y) 若θ1,⋯,θk≥0,θ1+⋯+θk=1θ1,⋯,θk≥0,θ1+⋯+θk=1；则： f(θ1x1+⋯+θkxk)≤θ1f(x1)+⋯+θkf(xk)f(θ1x1+⋯+θkxk)≤θ1f(x1)+⋯+θkf(xk) f(E(x))≤E(f(x))f(E(x))≤E(f(x)) 当且仅当p(x=E.
机器学习之期望最大化算法(Expectation Maximization, EM)
deepsprings的博客
06-02 2015
文章目录期望最大化算法(Expectation Maximization, EM)1. 基本内容2. 从三硬币模型2.1 问题提出2.2 解决方案2.3 换个角度3. 到高斯混合模型（Gaussian misture model）3.1 模型建立3.2 问题提出3.3 解决方案4. EM算法4.1 总结4.2 主要思想4.3 算法步骤5. 实例说明6. 应用 期望最大化算法(Expectation Maximization, EM) 1. 基本内容 用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计 EM 是个一
EM算法——最大期望算法（Expectation-maximization algorithm）
a12141986的博客
03-21 1464
最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。 在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）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藏变量（Latent Variable...
Expectation-Maximum（EM算法）
nakaizura
10-14 8489
EM算法原理，深度理解。首先它是解决含隐变量（latent variable）情况下的参数估计问题，而求模型的参数时一般采用最大似然估计，由于含有了隐含变量，所以对似然函数参数求导是求不出来的，虽然通过梯度下降等优化方法也可以求解，但如果隐变量个数太多，将会带来指数级的运算。不过我们能知道在隐变量能观察到的情况下，最大似然法很简单，或者在知道参数的情况下，计算它的期望值也很容易.........
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