EM算法

最新推荐文章于 2024-03-21 20:16:15 发布
转载 最新推荐文章于 2024-03-21 20:16:15 发布 · 459 阅读 · 0

http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html
EM算法_buriedgz9_EM算法_EM_EM算法贝叶斯_稀疏贝叶斯
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...
EM算法硬币_EM算法_EM_
10-02
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算法公式推导
weixin_44966641的博客
08-18 1052
EM算法公式推导
EM算法的公式详细推导
luyong8190的博客
04-27 3791
EM算法的推导一   在进行EM算法公式推导之前，为了更好地理解，先来进行知识补充：1：极大似然估计在介绍极大似然估计之前，先来熟悉一下贝叶斯公式：                                  极大似然估计的目的是：利用已知样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值。它提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。通过若干次试验，观察其结...
EM算法及公式推导
m0_58581487的博客
08-02 442
EM（Expectation Maximum）算法用于解决含隐变量的概率图模型的参数估计问题，基本思想是从样本数据的对数边际似然出发，通过引入变分函数来得到证据下界（ELBO，Evidence Lower BOund）,之后让ELBO最大，从而使得对数边际似然最大，采用迭代的方法来最大化边际似然。
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...
统计计算-EM算法（R语言）
08-01
EM算法，全称为Expectation-Maximization（期望-最大化）算法，是一种在处理含有隐变量的概率模型时，用于参数估计的迭代方法。在统计计算领域，EM算法常常被用来解决最大似然估计的问题，尤其在数据存在缺失或者...
EM算法详细例子+推导
12-03
这里面有我对EM算法的推导，以及一个详细的例子
EM推导PLSA模型
ustbfym的博客
02-10 1783
EM推导PLSA模型 回归EM算法 以上是EM算法的框架，基本思想是： E步骤：求当隐变量给定后当前估计的参数条件下的后验概率 M步骤：最大化complete data对数似然函数的期望，把E步当做是已知值，得到新的参数值 不断迭代以上步骤直到收敛。 plsa模型简介 PLSA应用于信息检索、过滤、自然语言处理等领域，考虑到词分布和主题分布，可以看做概率化的矩阵分解，采用...
机器学习笔记之EM算法(二)EM算法公式推导过程
静静的学习就好
09-06 1157
上一节介绍了隐变量和EM算法，以及 以EM算法公式为条件，证明了随着EM算法迭代步骤的增加，每次迭代得到新的模型参数总是优于之前迭代结果。最终 至少达到局部最优。本节将介绍EM算法公式的推导过程。
【机器学习系列】EM算法第二讲：由条件概率公式推导EM算法
【AI机器学习与知识图谱】的博客
05-23 694
作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱 研究方向：自然语言处理与知识图谱 阅读本文之前，首先注意以下两点： 1、机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，方便最快速度理解本文核心。需要进一步了解推导细节可继续往后看。 2、文中含有大量公式，若读者需要获取含公式原稿Word文档，可关注公众号后回复：EM算法第二讲，本文主要介绍如何通过条件概率公式推导出EM算法的优化公式。 一、EM算法解决的问题 通俗些说，EM算法就是求含有隐变量zzz的..
EM算法详细推导
BRAVE_NO1的专栏
10-25 1059
数学基础 公式推导 习题 1.数学基础 在推导EM算法之前，我们给出两个要用到的数学知识。 1.1Jensen不等式 设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，，那么f是凸函数。当x是向量时，如果其hessian矩阵H是半正定的（），那么f是凸函数。如果或者，那么称f是严格凸函数。  Jensen不等式：   如果f是凸函数，X是随机变量，那么      特别地，如果f是严格凸...
机器学习：详细推导EM算法
JacksonKim的博客
01-18 713
EM算法可以说是一个非常经典的算法，至今仍在广泛地被使用（如强化学习领域） EM算法要解决的问题 EM 算法（全称为Expectation-Maximization algorithm）是一种对含有隐变量的问题的极大似然估计算法。 参数估计方法可以参考 抽样分布和参数估计(极大似然估计)。准确来说， ...
EM算法：数学推导+实例演示
最新发布
Axlsss的博客
03-21 2219
EM算法：数学推导+实例演示
EM算法推导及案例演示
醉糊涂仙的博客
08-12 2109
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。
EM算法详细推导（最详细版本！）
weixin_41089007的博客
07-24 4645
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38206214/article/details/81431932 1.前置知识 极大似然函数和极大似然估计 假设总体的概率函数为 p(x ; θ)， 其中 θ 是一个未知参数或几个未知参数组成的参数向量，属于取值的参数空间。 x1, x2 ... xn是来自该总体的样本，将样本的联合概率函数表示为 θ 的函数： 设 ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值