EM算法（算法原理+算法收敛性）

最新推荐文章于 2022-09-06 14:16:40 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： EM算法
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接着高斯模型之后把EM算法的理论部分梳理了一遍，自己也学到很多知识，继续努力。
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EM算法收敛性的推导
sinat_26376671的专栏
03-16 6101
EM算法收敛性的推导
收敛算法有多少？
最新发布
道亦无名
04-08 548
收敛算法是指在迭代计算过程中，能够使序列或函数逐渐逼近某个极限值或最优解的算法。
04 EM算法 - EM算法收敛证明
weixin_33918114的博客
12-29 252
03 EM算法 - EM算法流程和直观案例 八、EM算法收敛证明 EM算法的收敛性只要我们能够证明对数似然函数的值在迭代的过程中是增加的即可。 问题： 随机选择1000名用户，测量用户的身高；若样本中存在男性和女性，身高分别服从高斯分布N(μ1,σ1)和N(μ2,σ2)的分布，试估计参数:μ1,σ1,μ2,σ2； 解析：1、如果明确的知道样本的情...
【机器学习系列】EM算法第一讲：EM算法相关概述及收敛性证明
【AI机器学习与知识图谱】的博客
05-23 2759
作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱 研究方向：自然语言处理与知识图谱 阅读本文之前，首先注意以下两点： 1、机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，方便最快速度理解本文核心。需要进一步了解推导细节可继续往后看。 2、文中含有大量公式，若读者需要获取含公式原稿Word文档，可关注公众号后回复：EM算法第一讲，本文主要从以下四个方面介绍EM算法: EM算法解决的问题 EM算法E-Step和M-Step EM算法收敛性证明 EM算法延展思考..
EM算法收敛性推导
taoqick的专栏
11-10 1371
EM算法（Expectation-Maximization）,就是用最大似然MLE来递推求模型的参数。顾明思议分为两步：第一步求隐变量的期望，第二步找到让隐变量期望最大化的参数。用公式来表示最终的目标就是： L(θ)=∑ilog(p(xi;θ))θ=arg max⁡θL(θ)L(\theta)=\sum_{i}log(p(x_i;\theta)) \\ \theta = \argmax_{\the...
【机器学习基础】EM算法详解及其收敛性证明
热门推荐
梁瑛平的博客
01-20 1万+
EM算法详解1. 单高斯模型：2. 混合高斯模型3. 最大似然估计4. 最大似然估计的局限5. 最大期望估计（EM算法）6. EM算法收敛性的证明 1. 单高斯模型： 1.1 一维高斯分布： 高斯分布（Gaussian Distribution）又叫正态分布（Normal Distribution），是一种常用的概率分布，其一维分布如图： 服从均值为μ\mu...
6.6 EM算法收敛性证明1
08-04
描述中提到的Jensen's不等式是证明EM算法收敛性的一个关键工具。Jensen's不等式指出，对于任意凸函数 \( f \) 和随机变量 \( Z \)，有 \( f(E[Z]) \leq E[f(Z)] \)，等号成立当且仅当 \( Z \) 是常数。应用到EM算法...
EM 算法原理及其应用 EM 算法原理及其应用
03-11
4. **EM算法的收敛性** 虽然EM算法不一定能全局最优，但它保证了每次迭代都会增加对数似然函数，因此能确保局部最优解。通常情况下，EM算法在有限步数内会收敛到一个稳定点。 5. **EM算法的应用** - **混合高斯...
机器学习笔记之EM算法(一)隐变量与EM算法公式的收敛性
静静的学习就好
09-06 1146
从本节开始将介绍EM算法。本节将介绍隐变量以及EM算法公式的收敛性。
EM算法的收敛性 (1987年)
05-12
接着，作者详细阐述了EM算法收敛性的相关定理。对于GEM算法，在一些关键条件下，例如L(θ)（对数似然函数）在参数空间上的连续性和{θ^(p)}（参数序列）的有界性等，可以保证算法的收敛性。此外，还证明了在满足一定...
EM算法_buriedgz9_EM算法_EM_EM算法贝叶斯_稀疏贝叶斯
09-10
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方法。在处理含有隐藏变量的概率模型时，EM算法能够有效地找到使得数据似然函数最大的参数值。这一算法由...
蚁群算法的收敛性分析
06-27
关于蚁群算法收敛性速度的文章，便于大家学习和应用！
EM 算法的收敛性证明
luixiao1220的博客
07-16 1435
UTF8gbsn 如何证明EM算法的收敛性. EM算法的收敛性证明有两个点. P(Y∣θ)P(Y|\theta)P(Y∣θ), 有上界,而L(θt)=logP(Y∣θt)L(\theta^t)=logP(Y|\theta^t)L(θt)=logP(Y∣θt)收敛到某一个值L∗L^{*}L∗ EM算法的收敛序列θt\theta^{t}θt,收敛到θ∗\theta^{*}θ∗是L(θ)L(\theta)L(θ)的稳定点. 今天我们这里只证明第一点, 第二点留作后面来证明. 第一个定理 P(Y∣θt+
EM算法
VergiL Wang的专栏
03-14 218
（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。 1. Jensen不等式 回顾优化理论中的一些概念。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有...
再论EM算法的收敛性和K-Means的收敛性
weixin_30484739的博客
09-19 574
标签（空格分隔）： 机器学习 （最近被一波波的笔试+面试淹没了，但是在有两次面试时被问到了同一个问题：K-Means算法的收敛性。在网上查阅了很多资料，并没有看到很清晰的解释，所以希望可以从K-Means与EM算法的关系，以及EM算法本身的收敛性证明中找到蛛丝马迹，下次不要再掉坑啊。。） EM算法的收敛性 1.通过极大似然估计建立目标函数： \(l(\theta) = \sum_{i=1}^{m...
机器学习-EM算法的收敛证明
aids1990的博客
07-23 476
上一篇开头说过1983年，美国数学家吴建福（C.F. Jeff Wu）给出了EM算法在指数族分布以外的收敛性证明。 EM算法的收敛性只要我们能够证明对数似然函数的值在迭代的过程中是增加的 即可: 证明: 一直我们的EM算法会极大化这个似然函数L, 问题得证. 转载于:https://www.cnblogs.com/TimVerion/p/1123308...
EM算法极其推广---EM算法的收敛性
weixin_33910137的博客
11-25 356
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
EM算法的导出、收敛性证明
shahuzi的博客
07-19 1099
首先，把使用的符号声明一下。 Y:观测变量各分量iid，即P(Y)=P(y1,y2,...,yN）=∏i=1NP(yi)Y:观测变量 \quad 各分量iid，即P(Y)=P(y_1,y_2,...,y_N）=\prod_{i=1}^{N}P(y_i)Y:观测变量各分量iid，即P(Y)=P(y1​,y2​,...,yN​）=∏i=1N​P(yi​) Z:隐变量Z:隐变量Z:隐变量 Θ:参数\Th...
EM算法推导及其收敛性证明
JN_rainbow的博客
11-22 2826
EM算法简介 EM算法(Expectation maximization algorithm，期望极大算法)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算法的每次迭代分为两步：E步，求期望；M步，求极大。 概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量或潜在变量，如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用极大似然估计或贝叶斯法估计模型参数。但是当模型...
EM算法原理详解与实现方法
收敛性检查 每次迭代后，都要检查参数的更新量是否满足收敛条件。如果不满足，则继续迭代；如果满足，则停止迭代，输出最终的模型参数。 ### 应用实例 EM算法可以用于多种统计模型，比如高斯混合模型、隐马尔科夫...
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