EM算法原理与推导

最新推荐文章于 2025-09-08 10:15:41 发布
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该博客围绕EM算法展开，主要对其原理进行阐述，并详细推导算法过程。EM算法在数据挖掘等领域有重要应用，理解其原理和推导有助于更好地运用该算法解决实际问题。
EM算法的原理推导及解释
Spuer_Tiger
08-03 960
本质上，EM算法针对于存在明显可疑的隐藏变量z，该变量影响着直观的样本数据的分布情况（即：方差、均值等），但是我们又无法得知和计算出准确的隐藏变量z。 于是，我们采用迭代的方式，设定已知模型的参数初值，然后结合已有的样本信息将隐藏变量z的期望以累计的形式进行表示出，然后进一步对当前的参数偏导求解更新新一轮的参数。
EM算法原理解释及公式推导
Matrix_cc的博客
04-02 6522
本文参考的是人人都懂EM算法 - August的文章 - 知乎这篇文章 目录 一、极大似然概述 二、EM算法 2.1EM算法描述 2.2 EM公式推导 三、EM算法案例 一、极大似然概述 假设我们需要调查我们学校学生的身高分布。我们先假设学校所有学生的身高服从正态分布 。(注意：极大似然估计的前提一定是要假设数据总体的分布，如果不知道数据分布，是无法使用极大似然估计的)，...
机器学习EM算法原理及推导
m0_56699208的博客
05-19 898
在机器学习与统计推断中，我们经常会遇到“缺失数据”或“潜在变量”（latent variables）的情形：样本并非完全可观测，而部分信息被隐藏或丢失。这种情况下，直接对观测数据做极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）往往非常困难，因其对数似然函数通常是非凸、甚至没有封闭解的高维积分。期望—最大化（Expectation–Maximization, EM）算法正是在这种背景下应运而生。
EM算法原理和推导
weixin_52862386的博客
01-02 854
本文详细描述了EM算法的导出过程（推导比较详细容易理解）以及算法收敛的证明
EM算法的原理推导
彬彬侠的博客
11-27 612
本文讲述了EM算法的推导过程，包括问题的描述、算法估计的流程和公式的推导，并给出了三硬币模型这个经典例子。
深入剖析EM算法：原理、推导与应用
2501_90186640的博客
04-25 1954
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Q函数推导过程详解
qq_33909788的博客
12-22 2111
在机器学习领域中，EM算法是一种常用的求解隐变量模型参数的方法。在使用EM算法时，我们需要用到一个重要的函数——Q函数，它在求解过程中起着至关重要的作用。然而，很多人在使用EM算法时，并没有深入了解Q函数的推导过程，这也导致了在实践中的一些困惑和误解。因此，本篇文章将详细介绍Q函数的推导过程，以帮助读者更好地理解EM算法的实现原理。
EM算法原理
Grow into a more wonderful you
09-08 1127
EM算法是一种用于含隐变量概率模型参数估计的迭代算法，通过交替执行E步（期望步）和M步（最大化步）来优化模型参数。E步基于当前参数计算隐变量后验分布，并构建完整数据对数似然的期望函数（Q函数）；M步通过最大化Q函数更新参数。该算法保证观测数据似然函数在迭代过程中单调递增，最终收敛到局部最优解。典型应用包括高斯混合模型（GMM）参数估计，其中E步计算样本对各高斯成分的隶属概率（责任），M步更新成分权重、均值和方差。EM算法为解决不完整数据或含未观测变量的参数估计问题提供了有效框架。
EM算法详解
hai40587的博客
10-25 990
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；
EM算法介绍与推导
06-01
为了说明EM算法的原理，文档中给出了一个简化的例子：假设你在一个赌场门口随机询问过往的人赚钱的情况，如果连续询问了5个人都说赚钱了，那么你可能会估计赚钱的概率很大。这实际上是在进行一种直观的参数估计，...
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
lv_0_20251125195629.mp4
numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
11-25
DriverBooster12pro
Java8与Java21切换方法[项目代码]
11-25
本文介绍了如何通过设置环境变量实现Java8与Java21版本的自由切换，避免反复卸载安装。具体步骤包括分别安装Java8和Java21，设置JAVA_HOME环境变量指向所需版本，并调整Path变量中的路径顺序。此外，还提供了版本切换失效的解决方法，如重新打开cmd窗口或调整Path中路径的优先级。最后，文章提到了残留问题，如javac -version显示旧版本及java -version始终显示8版本的情况。
基于机器学习的糖尿病风险预测系统源码实现（含详细注释）
11-25
本研究提供一套运用机器学习技术进行糖尿病风险预测的系统源代码，该成果在学术评审中获得优异评价。程序结构清晰且附带详尽注释，便于初学者理解与应用。系统界面设计直观，功能模块完备，支持管理员高效管理操作。经过多轮严格测试验证，系统运行稳定可靠，具备显著的实践推广价值。本资源适用于毕业设计、课程结业作业及学术研究等场景，部署流程简单快捷，下载后即可直接投入教学或科研使用。所有程序文件均已完整包含在项目包内，确保开箱即用的便捷性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
理解EM算法：推导与实例分析
在提供的例子中，作者通过一个硬币投掷实验来阐述EM算法的工作原理。实验中存在两枚非均匀硬币A和B，它们投掷正面的概率分别为θA和θB。实验共进行了5次，每次随机选择一枚硬币投掷10次，记录正面出现的次数。为了...
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