EM算法

最新推荐文章于 2025-06-10 20:54:49 发布
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博客围绕EM算法展开，虽无具体内容，但可知核心聚焦此算法。EM算法在信息技术领域有重要应用，常用于数据挖掘、机器学习等场景，能解决一些复杂的参数估计问题。

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（超简单、超易懂、超详细）算法精讲(五十四)： 期望最大化算法
Malex2024的博客
06-26 920
期望最大化算法（Expectation-Maximization algorithm，简称EM算法）是一种迭代优化算法，用于在给定隐变量的情况下，估计模型参数的最大似然估计。EM算法的基本思想是通过迭代的方式，不断地求解两个步骤：E步和M步。在E步中，根据当前的参数估计值，计算隐变量的期望值；在M步中，根据E步计算得到的隐变量的期望值，求解出新的参数估计值。不断重复这两个步骤，直到参数收敛为止。具体来说，假设我们要估计一个包含隐变量的概率模型参数θ。
【机器学习】期望最大化（EM）算法
酒酿小圆子呀～
05-25 5221
EM算法是一种从不完全数据或有数据丢失的数据集（存在隐变量）中求解概率模型参数的最大似然估计方法。第一步求隐变量的期望(E)第二步求似然函数极大(M)EM算法在一般情况是收敛的，但是不保证收敛到全局最优，即有可能进入局部的最优。应用到的地方：混合高斯HMM模型、隐马尔科夫模型、混合朴素贝叶斯模型等。
期望最大化算法
m0_53387935的博客
06-10 85
是一种基于不完整、包含隐变量观测数据进行统计模型参数估计的方法。我们知道，统计模型中的参数都需要根据观测数据集（训练数据）来进行估计。但是，在有些场景下，观测数据集中包含的信息不完整，有缺失，此时就不太容易去估计相应的参数。EM 算法就是针对这种问题的的方法。
期望最大化算法（Expectation-Maximization Algorithm, EM Algorithm）
weixin_43156294的博客
07-30 702
期望最大化算法是一种强大而灵活的工具，专门设计用于处理含有隐变量的概率模型的参数估计问题。通过迭代地优化模型参数，EM算法能够在不确定性和不完全数据的环境中提供有效的解决方案。尽管存在局部最优和计算效率的挑战，但通过适当的初始化策略和算法改进，EM算法仍然是许多领域中不可或缺的算法之一。
期望最大化算法(expectation maximization,EM)
Tonywu2018的博客
01-09 3306
EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量(hidden variable)或缺失数据(incomplete-data)的概率模型参数的极大似然估计。EM算法被广泛用于高斯混合模型(Guassian Mixture Model,GMM)和隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的参数估计。每次迭代分为两步：E步，求期望；M步，求极大。概率模型有时既包含观测变量(observab...
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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...
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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算法主要思想.ppt
最新发布
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...
期望最大化算法：期望最大化算法-matlab开发
05-29
此提交实现了期望最大化算法并在简单的 2D 数据集上对其进行了测试。 期望最大化（EM）算法是一种迭代方法，用于在统计模型中依赖于未观察到的潜在变量的情况下，找到参数的最大似然或最大后验（MAP）估计。 EM 迭代在执行期望 (E) 步骤和最大化 (M) 步骤之间交替执行，该步骤为使用参数的当前估计评估的对数似然的期望创建函数，以及计算最大化预期对数的参数 -在 E 步骤中找到的可能性。 然后使用这些参数估计来确定下一个 E 步骤中潜在变量的分布。 Github 存储库： https://github.com/rezaahmadzadeh/Expectation-Maximization
期望最大化算法（Expectation Maximum, EM）
lengo的专栏
12-03 2771
本算法根据《数据挖掘概念与技术》第三版（韩家炜）中的期望最大化算法（Expectation Maximum, EM）的步骤来实现的，EM算法属于基于概率模型的聚类的一种，它的主要步骤分为两步： 期望步：给定当前的簇中心，每个对象都被指派到簇中心离该对象最近的簇。：给定当前的簇中心，每个对象都被指派到簇中心离该对象最近的簇。 最大化步：给定簇指派，对于每个簇，算法调整其中心，使得指派到该簇的对象...
机器学习基础：期望最大化算法（Machine Learning Fundamentals: EM Algorithm）
newxuyangcao
03-24 610
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算法】期望最大化算法
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学渣的博客
02-22 2万+
【摘要】 EM（Expectation-Maximum）算法也称期望最大化算法，曾入选“数据挖掘十大算法”中，可见EM算法在机器学习、数据挖掘中的影响力。EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型（Gaussian mixture model，简称GMM）的参数；隐式马尔科夫算法（HMM）、LDA主题模型的变分推断等等。本文就对EM算法的原理做一个详细的总结。 【扩展阅读】数据挖掘中十大算法论文： Wu X, Kumar V, Quinlan J R, et
EM算法--期望最大化算法
weixin_30892987的博客
11-09 313
em算法 em算法指的是最大期望算法（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（latent variable）的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。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。 EM 算法是 Dempster，La...
期望最大化（Expectation Maximization）算法介绍
Y学习使我快乐V的博客
09-04 1万+
一. 前言 期望最大化（Expectation Maximization）算法（EM算法）在实际的应用中受到的关注不是特别的重，但是在学术中EM算法是其它很多算法的基础，如隐马尔科夫算法（HMM），LDA主题模型的变分推断等等。所以，理解EM算法对其它算法的学习还是很重要的。本文是对期望最大化算法（EM算法）做一个总结。 概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量。如果概率模型的变量都是观测变量...
期望最大化算法EM
longjing1113的专栏
11-29 2526
1、文本的自动收敛分类 文本TF-IDF向量的计算，余弦距离的计算； 随机挑出一些类的中心，优化这些中心，使它们和真实的中心和真实的聚类中心尽可能一致。 类数可以确定，也可以不定。 分类步骤： （1）随机选K个点，作为起始中心 （2）计算所有点到这些聚类中心的距离，把这些点归到最近的一类中 （3）重新计算每一类的中心，最简单的是用每一类的中心作为新的中心（分别计算每一维的平均值）。新
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