贝叶斯（4）-- EM算法

最新推荐文章于 2025-12-26 09:17:23 发布
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#算法

本文探讨了EM算法的核心过程，即通过期望最大化（E-step）去除似然函数中的隐变量，并利用Jensen不等式进行Q函数的迭代更新，直至参数收敛。虽然Jensen不等式的应用可能较为复杂，但理解EM算法的迭代逻辑对于实现和运用该算法至关重要。建议读者尝试编写EM算法的代码以加深理解。

关键字： 隐变量 迭代
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第十二讲：贝叶斯学习与EM算法（下)
leo_fighting
01-01 4086
主要内容     2 EM算法     2.1 引入            2.1.1 MLE回顾            2.1.2 高斯混合模型与EM算法            2.1.3 GMM的贝叶斯理解            2.1.4 EM算法的收敛性     2.2 算法        2.2.1 算法过程        2.2.2 总结     2.3 一些例...
[贝叶斯九]之EM算法
faiculty
02-27 1384
一、简单介绍 EM(Expectaion Maximization)算法(又称为期望最大化方法)是一种迭代算法，Dempster等人在1977年总结提出来的。简单来说EM算法就是一种含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计。EM算法的每次迭代由两步组成：第一是求期望，第二是求极大。EM算法在机器学习中有极为广泛的应用。如常被用来学习高斯混合模型(Gaussian mixture model, 简称...
EM算法_buriedgz9_EM算法_EM_EM算法贝叶斯_稀疏贝叶斯
09-10
使用EM算法完成对稀疏信号的恢复，对学习稀疏贝叶斯很有用处
EM算法--基于贝叶斯
09-29
EM算法，基于贝叶斯的，matlab程序
贝叶斯+EM算法实现代码（python+详细注释）
10-24
贝叶斯图像分割python实战，EM算法图像分割Python实战代码+详细注释，演示PPT及数据打包。相关讲解地址： https://blog.youkuaiyun.com/sinat_35907936/article/details/109266603 https://blog.youkuaiyun.com/sinat_35907936/article/details/109167111 https://blog.youkuaiyun.com/sinat_35907936/article/details/108894542
贝叶斯和EM算法简介
qq_46102205的博客
07-27 2971
文章目录一、贝叶斯决策论1.1 简介1.2 简单认识1.3 当我们啥也不知道的时候咋办1.4 当我们得到观测的数据咋个整呢1.5 贝叶斯公式1.6 如何决策最优二、朴素贝叶斯分类器2.1 概述2.2 贝叶斯分类器2.3 例题解析2.4 何为朴素2.5 为什么需要特征之间的相互独立呢？2.6 总结三、半朴素贝叶斯分类器3.1 概述3.2 核心思想3.3 基本构造四、贝叶斯网4.1 概述4.2 实例4.3 分析4.4 特殊贝叶斯五、EM算法5.1 EM简介5.2 极大似然估计5.3 jensen不等式5.3.1
精选资源
大白话EM算法--从此爱上EM迭代
06-19
1.1EM算法之回顾最大似然估计1.2EM算法之回顾贝叶斯估计1.3EM算法之回顾K-means算法1.4EM算法之算法目标引入1.5EM算法之目标函数转换--利用Jensen不等式1.6EM算法之目标函数求解--关于Q(z, θ)的表达1.7EM算法流程...
基于朴素贝叶斯的EM缺失数据填充算法
10-20
在处理缺失数据时，朴素贝叶斯可以先对数据进行分类，提供一个初步的数据结构，这对于EM算法来说是非常有价值的初始信息。 EM算法通常用于参数估计，特别是在有缺失数据的情况下。它通过迭代的方式，期望步（E步）...
统计计算-EM算法（R语言）
08-01
EM算法，全称为Expectation-Maximization（期望-最大化）算法，是一种在处理含有隐变量的概率模型时，用于参数估计的迭代方法。在统计计算领域，EM算法常常被用来解决最大似然估计的问题，尤其在数据存在缺失或者...
机器学习算法——贝叶斯分类器5（EM算法）
Vicky_xiduoduo的博客
04-30 1135
在前面的讨论中，我们一直假设训练样本所有属性变量的值都已被观测到，即训练样本是“完整”的，但在实际应用中往往会遇到“不完整”的训练样本，例如由于西瓜的根蒂已脱落，无法看出是“蜷缩”还是“硬挺”，则训练样本的“根蒂”属性变量值未知。 这种存在“未观测”变量的情形下，是否仍能对模型参数进行估计呢？ 未观测变量的学名是“隐变量”，令X表示已观测变量集，Z表示隐变量集，表示模型参数。若对做极大似然估计，则应最大化对数似然 由于Z是隐变量，上式无法直接求解。此时我们可通过对Z计算期望，来最大化已观测数据的对
EM算法学习
MrHelicopter的博客
01-28 366
算法用来干什么的？  参数估计（东南大学高等数学教材里面就把类似部分内容放到参数估计中，大学没好好学，实在惭愧，得补一补） 需要的知识基础： 最大似然估计，条件概率（后验概率概率论知识），Jensen不等式： 初始化分布参数 重复直到收敛： E步骤：用分布参数计算每个实例的聚类概率。（即每个实例属于不同聚类的概率） M步骤：重新估计分布
稀疏贝叶斯matlab程序
05-30
本程序是matlab稀疏贝叶斯小程序，用于处理数据，进行数据稀疏化处理的参数型预测。
稀疏贝叶斯学习算法SBL-FM算法
12-21
稀疏贝叶斯学习算法SBL-FM算法，为博士论文中的代码实现
EM 算法和贝叶斯定理
chen的博客
11-17 379
区别：EM 算法解决的是模型参数估计的问题，贝叶斯定理解决的是更新对事件发生概率的信念的问题。联系：它们都与估计和概率有关，但是 EM 算法更专注于求解最大似然估计问题，而贝叶斯定理更侧重于通过先验和似然来更新我们对事件的信念。在某些情况下，EM 算法可以被视为一种求解参数估计问题的特殊情况，其中 E 步骤类似于在缺失数据情况下的似然函数估计，而 M 步骤类似于最大化对数似然函数来更新参数。贝叶斯定理提供了一种更广泛的框架，允许在参数估计中引入先验知识。
第十讲：贝叶斯学习与EM算法（上）
leo_fighting
10-14 8969
目录 贝叶斯学习 1.1 MLE 1.2 MAP 1.3 贝叶斯估计   1 贝叶斯学习   本讲我们将为大家介绍贝叶斯学习的内容，着重分析最大似然估计以及贝叶斯估计这两种方法在参数估计问题上的差异。虽然这两种方法得到的结果通常是很接近的，但是其本质却有很大的差别。   最大似然估计将待估计的参数看做是确定性的量，只是其值我们暂时还不知道；而贝叶斯估计则将待估计的参...
贝叶斯数据分析_统计学习方法 - EM算法解析 | 数据分析，机器学习，学习历程全记录...
weixin_39616547的博客
11-26 259
本文包括：EM算法简介EM算法的直观解释EM算法的导出EM算法的步骤其它有关数据分析，机器学习的文章及社群1.EM算法简介：EM算法考虑的一个情况是，如果我们在收集数据时，因为某种原因，并没有将数据完全收集起来，而是漏掉了某个变量。一个在说明EM 算法时的经典场景是，我们在收集男生和女生的身高的时候，我们确实记录了抽取出来的样本的身高，却没有记录样本的性别，并且我们又希望模型中考虑到性别的差异，因...
稀疏模型（Sparse Models）——稀疏贝叶斯学习方法详解
DuHz的博客
10-28 7761
稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning，简称SBL）是一种基于贝叶斯统计方法的稀疏建模技术。其核心目标是在高维数据中自动选择最相关的特征，实现模型的稀疏化，从而提高模型的可解释性和泛化能力。稀疏贝叶斯学习广泛应用于回归、分类、信号处理等领域。
DOA估计 基于稀疏贝叶斯的离格DOA估计
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PageRank 算法：互联网的“人气投票”
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