Expectation Maximization-EM(期望最大化)-算法以及源码

最新推荐文章于 2022-05-26 10:38:18 发布
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机器学习期望最大算法：实例解析
相信相信的力量
11-28 685
01 回顾 已经分析了朴素贝叶斯分类，拉普拉斯修正，半朴素贝叶斯分类器，在这些理论阐述中，都带有详细的例子解释，通过例子理解相关的理论是一种快速消化公式和理论比较不错的方法。接下来，介绍一种非常经典的求解隐变量的算法，这也是一种经典的算法。让我们先从最大似然估计入手，在03节真正分析这种算法。 02 最大似然估计求分布参数给定一堆苹果，里面有好苹果，也有坏苹果。好果的分布满足某种概率分布，也就是拿到
EM（期望最大化）算法源代码
06-15
介绍EM算法，EM算法的基本思路，EM算法源代码
Python——EM(期望极大算法)实战(附详细代码与注解)(一)
weixin_37763870的博客
11-27 6913
开始之前 各位朋友大家好！今天我将带大家撸EM算法代码，在撸之前(呵呵，可别乱想≧◔◡◔≦)，我们首先讲清楚什么是EM算法？为什么要用EM算法？。在这里我简要的介绍一下，大家都知道极大似然估计吧（至少读研的同学和学概率的同学都有了解），那就是先把对数似然函数表达式列出，再通过求导得到参数θ的极大或极小值。但是问题来了，显示问题中并非所有问题都是一眼能看出它是某个因素导致的，或许它可能是通过间接因素...
期望最大化（Expectation Maximization）算法简介和Python代码实现
deephub
05-26 3466
期望最大化（EM）算法被广泛用于估计不同统计模型的参数。它是一种迭代算法，可以将一个困难的优化问题分解为几个简单的优化问题。在本文中将通过几个简单的示例解释它是如何工作的。 这个算法最流行的例子（互联网上讨论最多的）可能来自这篇论文（http://www.nature.com/nbt/journal/v26/n8/full/nbt1406.html ）。这是一个非常简单的例子，所以我们也从这里开始。 假设我们有两枚硬币（硬币 1 和硬币 2），正面朝上的概率不同。我们选择其中一枚硬币，翻转 m=10 并记录
Expectation maximization - EM算法学习总结
weixin_34216107的博客
12-17 103
原创博客，转载请注明出处 Leavingseasonhttp://www.cnblogs.com/sylvanas2012/p/5053798.html EM框架是一种求解最大似然概率估计的方法。往往用在存在隐藏变量的问题上。我这里特意用"框架"来称呼它，是因为EM算法不像一些常见的机器学习算法例如logistic regression， decision tree，只要把数据的输入输出格...
matlab-Expectation-Maximization(EM)算法数据聚类matlab仿真,动态显示EM过程-源码
09-14
EM（Expectation-Maximization）算法是一种在统计学和机器学习领域广泛应用的迭代方法，用于估计混合模型的参数。在给定的标题和描述中，我们聚焦于MATLAB环境下使用EM算法进行数据聚类的仿真，并且强调了动态显示EM...
matlab-基于Expectation-Maximization算法(EM算法)的数据聚类matlab仿真-源码
09-30
EM算法由两个主要步骤组成：期望（E）步和最大化（M）步。E步计算每个数据点属于每个类别的概率，而M步则根据这些概率来更新类别中心或参数。 1. **E步骤**：在当前参数估计下，计算每个数据点属于各个假设类别的...
matlab-基于Expectation-Maximization算法(EM算法)的GMM高斯混合模型matlab仿真,输出聚类
09-29
在本文中，我们将深入探讨如何使用MATLAB实现基于Expectation-Maximization（EM）算法的Gaussian Mixture Model（GMM）高斯混合模型，并进行聚类仿真。EM算法是机器学习领域中的一种常用方法，尤其在处理隐藏变量或...
期望最大化算法java数据挖掘算法源码
06-01
总的来说，期望最大化算法是一种强大的统计工具，尤其在处理含有隐藏变量的问题时，能有效估计模型参数。通过Java编程实现，我们可以将EM算法应用于数据挖掘、机器学习和人工智能等多个领域，解决复杂的数据处理和...
matlab-基于HMRF-GMM-EM算法的医学图像分割matlab仿真 (1)-源码
09-20
我们关注的是使用MATLAB进行的医学图像分割技术，具体是基于混合马尔可夫随机场（Hierarchical MRF, HMRF）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）以及期望最大化（Expectation-Maximization, EM）算法的...
期望最大化算法整理（EM）
07-18
文章的目录 一、最大期望算法简介 二、相关知识 2.1贝叶斯 2.2最大似然估计 2.3Jensen不等式 2.4高斯分布 三、EM算法 3.1实例理解 3.2EM算法求解步骤 3.3EM算法推导 3.4EM算法_python
机器学习算法（优化）之二：期望最大化（EM）算法
qq_34531825的博客
10-19 8229
本文是我的一个学习笔记，错误和纰漏之处，敬请批评指正。EM算法概述      ~~~~~~（1）数学之美的作者吴军将EM算法称之为上帝的算法，EM算法也是大家公认的机器学习十大经典算法之一。EM是一种专门用于求解参数极大似然估计的迭代算法，具有良好的收敛性和每次迭代都能使似然函数值单调不减的优良性质。在统计机器学习、自然语言处理等领域应用非常广泛，许多统计学算法都是EM算法的体现，比如说隐含马尔科夫
<zz>EM(Expectation Maximization)期望最大化算法
机器智能
05-24 1977
转自著名的“丕子”博客 在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）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的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering） 领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算，第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然
期望最大化算法(The EM algorithm)
y小川的专栏
04-12 7304
这一章中，将EM算法进一步推广。为此先讲解了Jensen不等式，再由含有隐参数的分布，符合凸函数条件时可使用EM算法有效解决此类问题。
【机器学习杂记】EM(期望值最大化)算法及一个小例子
wjpwjpwjp0831的博客
07-07 808
1.EM算法简介 EM算法解决的是模型含有隐变量时候的预测问题。EM算法也可以说是含有隐变量的概率模型的极大似然估计法。先引一个例子，再对算法加以说明（谈不上说明，只能是浅谈）。 1.1 问题的引入 假设有两枚质地不同的硬币A，B，现在等概率地选择其中一枚硬币投掷，每次独立地抛十次，结果如下图所示。（H，Head，代表正面向上；T，Tail，代表反面向上） 我们的任务是估计抛A、B硬币正面向上的概率。 现在的问题是，假如我抛的时候没有看我抛的是哪一种硬币，只知道抛出来的结果是正面还是反面朝上，怎样估计这个
机器学习基础：期望最大化算法（Machine Learning Fundamentals: EM Algorithm）
newxuyangcao
03-24 565
EM算法和MLE算法的相同点在于，两者都需要知道确定的概率密度函数形式。若没有隐藏变量，则可以用MLE进行估计。若数据欠缺，或存在隐含变量，则无法使用直接使用MLE进行估计，因此需要使用EM算法。
EM-期望最大化算法
zhaoyinshuai的博客
11-04 2859
em算法编辑 最大期望算法（Expectation Maximization Algorithm，又译期望最大化算法），是一种迭代算法，用于含有隐变量（hidden variable）的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。 中文名 em算法 外文名 Expectation Maximization Algorithm 别 名 期望最大化算法 用 于 含有隐变量的概率参数模型
理解高斯混合模型中期望最大化的M-Step
deephub
12-31 5551
在本篇文章中将解释高斯混合模型（GMM）的关键部分背后的数学原理，即期望最大化（EM），以及如何将这些概念转换为Python。 这个故事的重点是EM或M-Step。 注意：这不是有关端到端GMM算法的全面说明。 要进行更深入的研究，请参阅我们以前翻译的文章。 期望最大化 GMM中有一系列步骤，通常称为“期望最大化”，简称“ EM”。 要解释如何理解EM数学，请首先考虑您可能要处理的模型。 样本由图形上的点表示。这些点形成一些不同的斑点。每个斑点都有一个中心，每个点都与每个斑点的中心相距一定距离。给定GMM
Java实现期望最大化算法在数据挖掘中的应用
在使用Java实现的期望最大化算法源码中，开发者可以了解到算法的编程实现细节，以及如何将理论算法应用到实际数据挖掘任务中。源码通常提供了一个框架，包括数据结构的定义、迭代算法的实现、统计计算的辅助方法等，...
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