EM算法基础推导及代码实现

最新推荐文章于 2024-02-01 17:10:07 发布
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分类专栏： 机器学习算法总结
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EM算法的详细数学推导，并在Python中从头开始实现
gongdiwudu的专栏
08-01 2188
在理解 EM 算法时存在一个陷阱。这是相当复杂的。但不要害怕;在这篇博客中，我将通过详细的数学推导和从头开始的 Python 实现来指导您了解 EM 算法。
【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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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。
EM算法代码
12-11
MATLAB 代 码 实 现 EM 算 法，解 决工 程 实 际 问 题
EM算法和Python代码实现
最新发布
reept的博客
02-01 1808
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或极大后验概率估计。用Y表示观测随机变量的数据，Z表示隐随机变量的数据。Y和Z都具备，则称为完全数据，观测数据Y又称为不完全数据，假设给定观测数据Y，其概率分布是P（Y|θ），其中θ是要估计的模型参数，那么不完全数据Y的似然函数是logP(Y|θ)，假设Y和Z的联合概率分布是P（Y，Z|θ）,则完全数据的对数似然函数是logP(Y,Z|θ）。
EM算法及代码
dreamweaverccc的博客
04-10 5197
一、算法简介。 EM算法全称为Expectation Maximization，即期望极大算法，是一种用于处理含有隐变量（hidden variable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法是一种迭代算法，每一次迭代可分为两步：E步，求期望（Expectation）；M步，求极大（Maximization）。 二、算法步骤。 引用于PRML。 三、个人总结。 EM算法是求...
EM算法程序
05-26
里面包含EM算法讲解，EM算法相关论文和源代码。相信一定会让研究此算法的你眼前一亮。
EM算法详细例子+推导.zip_EM_EM 算法推导_EM算法_EM算法公式_campvvb
07-15
EM算法的详细讲解，内附公式，逻辑简单，通俗易懂。
EM算法介绍与推导
06-01
另外，文档提到了Jensen不等式，它是EM算法推导中的一个关键数学工具。Jensen不等式表明，如果函数f是凸函数，那么对于任意的随机变量X，有E[f(X)] >= f(E[X])。反之，如果f是凹函数，不等号的方向则相反。在EM算法...
EM算法推导过程及其举例
01-05
EM算法推导过程及其举例
EM算法完整matlab代码
05-14
图像处理方面，有关EM算法matlab完整代码，编写了好久。
Em算法(使用C++编写)
02-06
Em算法(使用C++编写)，使用Em算法对多维向量进行聚类。程序本身还存在一些问题，比如协方差矩阵的行列式为0的问题(给对角线元素加一个小的数并且取协方差阵为对角阵解决的)，希望大家能讨论下。
非常经典的EM算法讲解
08-07
我看了很多有关EM算法的讲解，整理了三份最经典的、最深入浅出的讲解！不知道你能不能看懂，反正我看懂了！真的非常好
EM算法C++实现
02-21
EM算法C++实现
【统计学习方法】EM算法实现之隐马尔科夫模型HMM
idwtwt的专栏
04-22 3203
1 基本概念 1.1 马尔科夫链（维基百科） 马尔可夫链（英语：Markov chain），又称离散时间马尔可夫链（discrete-time Markov chain，缩写为DTMC），因俄国数学家安德烈·马尔可夫得名，为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质：下一状态的概率分布只能由当前状态决定，在时间序列中它前面的事件均与之无关。这种特定类型...
EM算法（python)
qq_70354183的博客
12-22 629
E步骤：计算每个分布对每个数据点的责任。# M步骤：更新权重、均值和方差。
EM算法（转载）
ice1986610的专栏
08-02 467
<br />EM算法简介<br />Expectation-Maximization(EM)算法用于maximum-likelihood   parameter estimation类问题<br />假如问题有一组参数α和一组训练数据D，如何设置这些参数使得最拟合这组数据呢，一种解法是选取使p(D|α)最大的α，F(α|D)=p(D|α)称作likelihood function,而使likelihood function 取最大值的那组参数记作α*，这称为maximum-likelihood estim
EM算法解析+代码
noobiee的博客
10-30 1143
大纲 数学基础：凸凹函数，Jensen不等式，MLE EM算法公式，收敛性 HMM高斯混合模型 一、数学基础 1. 凸函数 通常在实际中，最小化的函数有几个极值，所以最优化算法得出的极值不确实是否为全局的极值，对于一些特殊的函数，凸函数与凹函数，任何局部极值也是全局极致，因此如果目标函数是凸的或凹的，那么优化算法就能保证是全局的。 定义1：集合Rc⊂EnR_c\subset E^nRc​⊂En是凸集，如果对每对点x1,x2⊂Rc\textbf{x}_1,\textbf{x}_2\subset R_cx1
机器学习笔记：EM算法基础知识与推导
最后，文档简要提到了EM算法的理论推导，通过一个简单的三枚硬币问题来直观地展示算法的工作原理。EM算法通常包含E步（期望步骤）和M步（最大化步骤），在E步中，通过对隐藏变量进行条件概率的期望估计，更新模型...
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