EM算法

最新推荐文章于 2025-12-04 16:02:12 发布
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#算法 #机器学习

似然与概率，理解似然函数：
http://fangs.in/post/thinkstats/likelihood/

EM算法计算步骤：
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EM算法解高斯混合模型：
https://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/42550815

EM算法讲解
09-21 1499
简化难解问题：将复杂问题分解成可迭代的两步，分别计算期望和最大化。辅助似然计算：通过估计隐变量的期望，帮助间接地优化似然函数。增强解释力：帮助模型更好地捕捉数据的潜在结构。处理缺失数据：有效应对部分数据缺失的情况。隐变量在EM算法中起到了核心的连接作用，使得算法能够在存在未观测变量或复杂概率分布的情况下，依然有效地进行参数估计。高斯混合模型是一种常用的聚类算法，用于将数据划分为多个簇，每个簇由一个高斯分布（即正态分布）来描述。
如何通俗理解EM算法
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结构之法 算法之道
08-15 16万+
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...
EM算法详解
hai40587的博客
10-25 998
EM算法作为一种重要的迭代优化策略，在机器学习、数据挖掘等领域有着广泛的应用。它通过不断迭代E步和M步来逼近模型参数的真值，为解决含有隐变量的概率参数模型的最大似然估计问题提供了一种有效的方法。然而，EM算法也存在一些缺点，如计算量大、对初值敏感等。因此，在未来的研究中，我们需要进一步探索如何改进EM算法的性能和准确性，以更好地应用于实际问题中。同时，随着大数据和人工智能技术的不断发展，EM算法也将面临更多的挑战和机遇。例如，在处理大规模数据集时，如何有效地降低计算量、提高迭代速度；
详解EM算法
suotanyu1595的博客
09-22 2万+
目录1. 概念2. 举例2.1 例子12.1.2 计算2.2 例子 B3. 推导4. 应用 1. 概念 EM算法(期望最大算法)是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。具体思想如下： EM算法的核心思想非常简单，分为两步：Expection-Step和Maximization-Step。E-Step主要通过观察数据和现有模型来估计参数，然后用这个估计的参数值来计算似然函数的期望值；而M-Step是寻找似然函数最大化时对应的参数。由于算法会保证在每次迭代之后似然函数都会增
EM 算法
zhao_crystal的博客
11-03 1453
目录 1.概述 2.最大似然估计 2.1 二项分布的最大似然估计 2.2 最大似然函数做参数估计 3. EM算法：随机变量无法直接（完全）观察到 3.1 欧拉式的解释 3.2 Gauss式的解释 4. GMM的推导 4.1 从直观理解猜测GMM的参数估计 4.2 从理论公式推导GMM 5. 总结 6. 附录：PLSA模型 7.参考文献 1.概述 经典的K-means聚类方法，能够非常方便的将未标记的样本分成若干簇；但无法给出某个样本属于该簇的后验概率。 EM算法全称：..
em算法 c语言,EM算法
weixin_32620249的博客
05-22 548
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)和最大后验估计(MAP)中常用...
了解EM算法
qq_53303365的博客
02-27 1821
EM算法是数学建模中很重要的一中方法，在老师的介绍下，我决定自学这个算法。 一、EM算法的思想和作用： 思想：首先，根据已经观测到的数据估计参数值，然后由参数值估计出缺失数据的值，再根据估计出的缺失数据和之前已经观测到的数据对参数值重新估计，反复迭代，直至收敛。 作用：隐变量估计。 二、预备知识： 1.极大似然估计： ...
c语言em算法,EM算法
weixin_34991792的博客
05-23 636
8种机械键盘轴体对比本人程序员，要买一个写代码的键盘，请问红轴和茶轴怎么选？在 最大似然估计 这篇文章中，我们介绍了一种通过样本来估计模型参数的方法。现在，我们把问题变得复杂一些，假设 $lbrace x_1, x_2, …, x_n rbrace$ 来自两个不同的正态分布 $N(mu_1, sigma_1^2)$ 和 $N(mu_2, sigma_2^2)$，如果我们知道每一个样本来自哪个分布...
EM算法推导及案例演示
醉糊涂仙的博客
08-12 2113
因为这一组样本出现的概率比较大，如果这一组观测值出现的概率比较小我们很可能就观测不到这组样本。基于以上理论，我们先将这组样本出现的概率求出来，前面提到这组样本出现的概率比较大我们才能观测到这组样本，那么多大的概率才算是概率比较大呢？我们没有概念，但是我们可以求出现这组样本的最大概率，这个最大概率的值是多少我们并不关心，在求概率最大的过程中就可以将概率分布中的参数θ求出来。总结：最大似然估计就是令观测到的样本出现的概率最大，在求概率最大值的过程中对参数θ求导，令导数为零，进而求出参数θ。
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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...
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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性最大的参数。在这个场景中，我们...
EM算法主要思想.ppt
07-12
EM算法是一种迭代技术，用于含有不可观察变量的概率模型参数的最大似然估计，或最大后验概率估计。其核心思想是将复杂的含有隐变量的概率模型参数估计问题转化为两步迭代过程，即期望步骤(E-step)和最大化步骤(M-...
EM算法做系统辨识matlab代码
10-30
EM算法（Expectation-Maximization，期望最大化）是一种在概率模型中寻找参数最大似然估计的迭代方法，常用于处理含有隐变量的概率模型。在系统辨识领域，EM算法可以帮助我们构建并优化数学模型，以描述和预测系统的...
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
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【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
Leetcode 68 搜索插入位置 | 寻找比目标字母大的最小字母
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你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；
完全背包 vs 多重背包的优化逻辑
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做题时想到完全背包是可以转化成多重背包的，那么多重背包需要二进制优化，完全背包需要吗？
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本文介绍了一个计算欧几里得距离的Java方法。该方法接收两个Double数组作为输入，通过计算对应元素差值的平方和再开方，返回两个数组之间的欧几里得距离值。当输入数组长度不一致时，方法会返回0作为默认值。欧几里得距离算法常用于比较两个数组之间的相似度，是数据分析和机器学习中的基础距离度量方法。
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