EM 算法 理论

最新推荐文章于 2025-04-25 10:00:00 发布
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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算法
shichaog的专栏
11-01 2452
前一篇文章提到了基于统计模型的VAD决策方法，在看《WebRTC之VAD算法，http://blog.youkuaiyun.com/shichaog/article/details/52399354》时，其计算概率使用的高斯参数是给定的，那么问题来了； 1.webrtc中给定的参数是如何得到的？ 2.这些参数能否适用你想要使用的场景？ 3.这些场景和你的场景匹配度如何？ 4.如何根据你手中数据提升web
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
[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 1718
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...
王小草【机器学习】笔记--EM算法
【人工智能】王小草的博客
12-08 5619
标签（空格分隔）： 王小草机器学习笔记EM算法的英文全称是Expectation Maximization Algorithm，也就是求期望最大化，也就是我们常说的目标函数求最大值的算法。EM算法，直观的说，就是有一堆未知的数据（比如一些特征值），这些数据可能来自于不同的类别，而你想知道的是每一个数据都来自于哪个类别，并且知道来自于这个类别的概率是多少。而在EM算法看来，每一个类别中的数据必然服从了
如何通俗理解EM算法
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如何通俗理解EM算法 前言 了解过EM算法的同学可能知道，EM算法是数据挖掘十大算法，可谓搞机器学习或数据挖掘的基本绕不开，但EM算法又像数据结构里的KMP算法，看似简单但又貌似不是一看就懂，想绕开却绕不开的又爱又恨，可能正在阅读此文的你感同身受。 一直以来，我都坚持一个观点：当你学...
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