EM 算法在 GMM 学习中的应用

最新推荐文章于 2021-02-23 16:58:53 发布
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#EM #GMM

博客内容摘自李航的《统计学习方法》，涉及EM和GMM相关知识，在信息技术领域，这两者常用于数据挖掘、机器学习等方面，可用于聚类分析等任务。

本内容摘自：李航-统计学习方法

GMM（应用）
记录计算机应用的点点滴滴！！！！！
01-22 2563
为了简单的说明GMM，我们假设K=2，即2个高斯分布的的混合情况，下面我们举一个关于男女身高的例子，假设男生和女生的身高服从高斯分布。  数据来源如下： （1）生成男生身高服从 u0=1.75，σ0=0.0025的10w样本 （2）生成女生升高服从 u1=1.61，σ1=0.009的10w样本 （3）将这20w样本随机混合在一起 （4）使用GMM估计u0,u1,σ0,σ1
用EM算法估计GMM参数的实现
eeee~~的博客
09-02 1142
本文演示了EM算法（期望最大化算法）一个典型的应用场景，可用于高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）的参数估计。
机器学习笔记补充——EM算法及其在GMM中的应用
Lavendelion的博客
09-25 705
EM算法——期望极大值算法1. EM算法的简介及案例介绍2. EM算法的推导   本文内容主体是基于李航老师的《统计学习方法》第二版中EM算法章节的内容，有兴趣的同学可以自行参考书籍资料。其中个人觉得不是很直观的部分进行了适当的解释，解释仅属于个人理解，若觉得解释更加难以理解的同学可以自行忽略。代码部分有时间再补充。若文中有编辑错误，烦请指正，谢谢。 1. EM算法的简介及案例介绍   EM算法是...
GMM与EM算法
08-12
PDF文档对应于网易公开课上吴恩达教授主讲的机器学习（网址：http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html）中高斯混合模型（GMM）与EM算法相关内容，补充了Jessen不等式的证明，以及GMM的似然函数最大化的参数的公式推导
基于EM的GMM算法
北方的雪之博客专栏
04-21 2092
高斯混合模型的重要概念： 1）任意数据分布可用高斯混合模型（M个单高斯）表示（（1）式） （1） 其中：     （2）    （3）   表示第j个高斯混合模型 2）N个样本集X的log似然函数如下：      （4） 其中： 参数：，   （5） 算法的流程步骤： 1）初始值的设定： 由k-means聚类算
EM 算法在GMM中的应用
G090909的博客
12-03 1113
EM算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测到的隐变量。EM估计GMM参数 1）初始值： 方1：协方差矩阵Σk设为单位矩阵，每个模型比例的先验概率πk=1/N，均值uk设为随机数。方2：由k均值（k-means）聚类算法对样本进行聚类，利用各类的均值作为uk，并计算Σk，πk取各类样本占样本总数的比例。 一般选用方法一。 2）EM算法：E-Step ：E就是E
精选资源
GMM_EM.rar_EM算法求解GMM_GMM求解过程_gmm的em实现_用了EM算法
07-15
通过对这段代码的学习，可以深入理解EM算法在GMM中的具体应用。 7. **优化技巧**：在实际应用中，为了提高效率和避免局部最优，可能还需要引入平滑处理、共轭梯度法或者使用变分EM算法等优化策略。 总的来说，这个...
EM算法估计GMM参数
最新发布
12-30
EM算法属于一种迭代技术，其根本目标在于寻求似然函数的最大值，并且该算法在处理包含潜在变量的问题时表现出色，例如在GMM里未知的混合系数便属于此类隐藏变量。 EM算法的程序由两个关键阶段组成：E阶段（代表期望...
EM算法在GMM中的应用与python实现
dhj_tsukuba的博客
02-23 1371
文章目录一、混合高斯分布1-1 GMM概要1-2 由边缘概率引出的隐变量二、推导三、python代码实现 一、混合高斯分布 1-1 GMM概要 在k-means中，每个数据样本属于某一个cluster，比如对于第1个数据，可以通过r1=(0,1,0)r_1=(0,1,0)r1​=(0,1,0)中的指示变量0,1来明确指出该数据属于哪个cluster。关于k-means可以参考我的另一篇博客。 在混合高斯分布(Gaussian Mixture Mode:GMM)中，每个数据样本也是属于某一个cluster.
精选资源
GMM.rar_EM算法_GMM算法_gmm matlab_matlab GMM EM
07-15
这个文件可能包含了详细的注释和示例，帮助用户理解如何在实际项目中应用GMM和EM算法。 在实际应用中，GMM-EM算法通常包括以下步骤： 1. 初始化GMM的各个参数，如各高斯分量的均值、方差和权重。 2. 使用EM算法的E...
高斯混合模型（GMM）及其EM算法的理解
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小平子的专栏
03-02 31万+
一个例子高斯混合模型（Gaussian Mixed Model）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况（或者是同一类分布但参数不一样，或者是不同类型的分布，比如正态分布和伯努利分布）。如图1，图中的点在我们看来明显分成两个聚类。这两个聚类中的点分别通过两个不同的正态分布随机生成而来。但是如果没有GMM，那么只能用一
GMM的EM算法实现
Rachel Zhang的专栏
11-19 13万+
在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了详细说明。本文主要针对如何用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GMM模型：每个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成，每个 Gaussian 称为一个“Co
机器学习笔记（十）EM算法及实践（以混合高斯模型（GMM）为例来次完整的EM）
王大宝的CD
03-24 3万+
EM算法简介，讲述了EM的算法原理及思想，用混合高斯模型（GMM）为例完成了一个完整的EM过程，还有GMM算法的Python实践。
高斯混合模型(GMM)和EM算法
weixin_38206214的博客
07-16 2万+
在深度学习的路上，从头开始了解一下各项技术。本人是DL小白，连续记录我自己看的一些东西，大家可以互相交流。 本文参考： http://www.ituring.com.cn/article/497545(GMM) https://blog.youkuaiyun.com/xmu_jupiter/article/details/50889023(GMM) http://www.cnblogs.com/wjy...
高斯混合模型（GMM）和EM算法
leonliu1995的博客
01-03 6648
EM算法EM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。每一次迭代由两步组成：E步，求期望（expectation）；M步，求极大（maximazation）。不断循环直到算法收敛，最后得出参数的估计。之所以要搞得这么麻烦，就是因为有隐变量（latent variable）这个东西的存在，隐变量是无法观测的，这就造成了我们的观测值和想要预测的参数值之间的差距。如果所有的变量都是可
高斯混合模型的终极理解
njustzj001的专栏
03-18 10万+
高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式，而且符号表述不太清楚，或者文笔非常生硬。本文尝试用通俗的语言全面介绍一下GMM，不足之处还望各位指正。首先给出GMM的定义这里引用李航老师《统计学习方法》上的定义，如下图：定义很好理解，高斯混合模型是一种混合模型，混合的基本分布是高斯分布而已。第一个细节：为什么系数之和为0？PR
学习变分贝叶斯高斯混合模型(VBGMM）的使用了EM算法的笔记
samoyan的博客,记录技术成长~
07-03 3328
在学习变分贝叶斯高斯混合模型(VBGMM）的使用使用了EM算法: L(o)原本要求出的L(o)最值得o,但是直接求导很复杂 1、随机给定一个o,根据观测结果和o计算中间变量m的期望 2、m求出来以后，可以通过极大似然估计求最优的θ’ 求期望的过程中，可能需要用到Jessen不等式 如果函数f(x)是一个凸函数，则函数的期望E(f(x))>=f(E(x))，当且仅当x为常数时取等号 如果函数f(x)时一个凹函数，则f(E(x))>=E(f(x)),当且仅当x为常数时取等号 ...
实现多维GMM算法时应注意的地方
pallypally的专栏
10-05 1184
最近写了一个多维高斯混合模型的算法，并用它来识别手写数字(MNIST)。        最后如果需要程序的话，请email   lipanpally@gmail.com
GMM-EM in Mnist
weixin_41506416的博客
09-29 2307
GMM-EM分类器在MNIST上的运用EM算法公式高维高斯分布公式E-StepM-StepTrain代码设计思路代码结果代码地址 EM算法公式 高维高斯分布公式 E-Step M-Step Train 代码设计思路 将训练数据集按标签分成10个子数据值，每一个子数据集只包含单一标签的数据； 初始化10个GMM分类器，每一个分类器里面有K个高斯模型； 用每一个子数据集训练GMM分类器； 训练好后，用测试数据集进行测试。 代码 import math import copy import numpy
Em算法在GMM识别技术中的应用与模型构建
基于EM算法的GMM（高斯混合模型）识别技术是一种广泛应用于统计学和机器学习领域的模式识别方法。该技术的核心在于使用期望最大化（Expectation-Maximization，简称EM）算法来估计高斯混合模型的参数，从而实现对...
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