EM 算法 理论

最新推荐文章于 2025-04-25 10:00:00 发布
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文章标签： 算法
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EM算法的基本思想
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极大似然估计–示例
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极大似然估计步骤
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极大似然估计求解
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EM算法
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EM算法步骤
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EM算法推导
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EM算法的高斯混合模型应用
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高斯混合模型参数估计的EM算法
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E步
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M步
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两个模型均值估计结果
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EM（理论）
记录计算机应用的点点滴滴！！！！！
01-22 1466
在讲EM算法之前，我们先从一个例子开始。例如，我们随机抽取了400个人的身高，如果男生为200人，我们可以单独得到一个分布，而女生为200人，也可以同样得到一个分布（假设身高服从高斯分布），如图1。 图1 男生和女生各自的分布直方图（男和女没有混合） 图2 男女混合后的分布直方图    假如，分开来计算分布的参数的话，可以使用最大似然估计来估计。现在我们将
EM算法
qq_43660987的博客
06-12 609
1，EM算法简介 最大期望算法（Expectation-Maximization algorithm, EM），或Dempster-Laird-Rubin算法 ，是一类通过迭代进行极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的优化算法 ，通常作为牛顿迭代法（Newton-Raphson method）的替代用于对包含隐变量（latent variable）或...
[转载]EM算法
dianpeiqi0915的博客
04-08 234
EM算法 作者：罗维 初稿：2011年1月15日 修正：2012年1月14日 很碰巧，时隔一年了。面对经典的EM算法，我有了新的认识。经常有人谈到它就是"鸡生蛋，蛋生鸡"的解法，这个很通俗，但是只了解到这一层，是远不够的…… EM算法的全名是Expectation Maximization，中文名叫期望最大化算法。它是一个在含有隐变量的模型中常用的算法，在最大似然估计（MLE）...
深入剖析EM算法：原理、推导与应用
最新发布
2501_90186640的博客
04-25 1716
本文详细介绍了最大期望算法（EM算法）。阐述其作为迭代进行极大似然估计的优化算法，在处理包含隐变量或缺失数据的概率模型参数估计中的应用。深入探讨EM算法的基本思想、推导过程、求解步骤及算法流程，助力读者理解并运用该算法解决实际问题。
EM算法（期望最大化）——理论部分
M.I.Lemon
04-22 5340
EM算法的目标EM算法是一种求解含有隐变量概率模型的最大似然解的方法。我们知道，当概率模型中含有隐变量时，其最大似然解是很难直接求解的。为什么很难直接求解呢？ 考虑一个概率模型，我们将所有的观测变量统称为XX，参数统称为θ\theta。我们的目标是求解似然函数p(X|θ)p(X|\theta)。假设该概率模型存在隐变量，统称为ZZ。所以，p(X|θ)=∑Zp(X,Z|θ)p(X|\theta)=\
EM算法理论简析
xunileida的专栏
09-11 355
出处：http://www.fengchang.cc/post/85 吴恩达老师的讲义，说得比较清楚：我的圈评​ 另一个比较好的有代码的讲解：这里​ 可以解决一类带有潜变量的估计问题。 理论基础之一：詹森不等式，即对凸函数(convex)有如下定理： 特别注意其中的相等条件。 对凹函数(concave)结论类似但相反。 现在想用训练数据来训练一个概率模型，p(x,z)，其中z为潜...
NONLINEAR.zip_EM_EM 参数估计_EM算法_EM算法估计_NTUM
07-15
综上所述，"NONLINEAR.zip" 文件的内容很可能包含了如何使用EM算法解决非线性状态空间模型的参数估计问题，这对于理解和改进复杂的系统模型具有重要的理论和实践价值。通过深入研究和应用这些知识，我们可以更好地...
EM_lungsylf_仿电磁_优化_用EM算法计算Ackley函数的极小值_
10-04
结合“EM算法计算Ackley函数的极小值”，我们可以推测这是一种利用仿电磁概念的EM算法变体，专门设计用于解决Ackley函数的优化问题。 在实际应用中，这样的算法可能包括以下步骤： 1. 初始化：随机生成一组粒子位置...
机器学习系列-强填EM算法在理论与工程之间的鸿沟（上）.rar
10-18
本资料“机器学习系列-强填EM算法在理论与工程之间的鸿沟（上）”将深入探讨EM算法的理论基础及其在实际工程中的应用。 EM算法的核心在于通过迭代过程逐步优化模型参数。在每一次迭代中，E（期望）步骤和M（最大化...
机器学习系列-强填EM算法在理论与工程之间的鸿沟（下）.rar
10-18
本篇文章将深入探讨EM算法的理论基础、工作原理以及在实践中的应用。 一、EM算法简介 EM算法是一种迭代方法，旨在找到最大似然估计或最大后验概率估计的参数。它通过交替执行两个步骤：E步（期望步）和M步（最大化...
最大熵模型与EM算法及python实现
u014033218的专栏
07-17 2472
统计学习基础回顾 1. 后验概率 2 2. . 极大似然法 (MLE)  信息论基础 1. （互）信息 2. 熵、条件熵 3. 交叉熵、相对熵  最大熵模型 1 1 . 凸优化理论推导 Maxent 2. 与 MLE 的关系  EM 算法 1 1 . GMM 实例 2. MLE 推导 我希望自己能通俗地把它理解或者说明白，但是，EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去
详解EM算法：理论与实例解析
- **数学期望**：是随机变量的平均值，它表示一个随机变量取所有可能值的加权平均，对于EM算法来说，这是计算参数估计的重要工具。 - **极大似然估计**：是根据给定观测数据寻找模型参数的一种方法，目标是使数据...
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