第四课：最大熵模型 and EM算法

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分类专栏： Course-七月-机器学习 文章标签： 算法
于 2018-11-20 16:11:48 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014765410/article/details/83660272
本文探讨了EM算法在最大熵模型、最大似然估计、K-means聚类及高斯混合模型(GMM)中的应用。EM算法通过隐变量与显变量之间的迭代逼近最优解，是解决含有隐变量问题的有效手段。

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最大熵模型

最大熵模型

几种算法的EM实现

EM算法实质：隐变量-显变量 之间不断迭代，不断逼近最优解；

【机器学习】最大熵模型【下】最大熵模型学习的最优化算法
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12-21 1395
最大熵原理 最大熵模型 entropy 熵 特征函数 信息论 概率论 概率分布 约束条件 条件熵 约束最优化问题 拉格朗日函数 对偶问题 强对偶 极大极小 对偶函数 原始问题 规范化因子 条件概率分布 极大似然估计 交叉熵 参数学习 GIS IIS 通用迭代尺度算法 改进的迭代尺度算法 牛顿法 拟牛顿法 梯度下降法 偏导数 乘子 等价 期望 经验 EM算法 A maximum entropy approach to natural language processing
【机器学习】最大熵模型【上】最大熵模型概述与约束最优化问题
LJR的博客
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最大熵原理 最大熵模型 entropy 熵 特征函数 信息论 概率论 概率分布 约束条件 条件熵 约束最优化问题 拉格朗日函数 对偶问题 强对偶 极大极小 对偶函数 原始问题 规范化因子 条件概率分布 极大似然估计 交叉熵 参数学习 GIS IIS 通用迭代尺度算法 改进的迭代尺度算法 牛顿法 拟牛顿法 梯度下降法 偏导数 乘子 等价 期望 经验 EM算法 A maximum entropy approach to natural language processing
最大熵模型与EM算法
07-17
最大熵模型与EM算法
【机器学习】EM算法
最新发布
2401_84149564的博客
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本文详细介绍了EM算法及其在高斯混合模型(GMM)中的应用。EM算法是一种迭代优化方法，适用于含有隐变量的概率模型参数估计。文章解析了EM算法的理论基础，包括E步骤(期望)和M步骤(最大化)的实现细节，并重点阐述了GMM模型的参数初始化、对数似然计算和收敛判断方法。通过Python代码实现了包含K-means和随机两种初始化方式的GMM模型，提供了完整的GUI界面支持数据加载、参数设置和可视化分析。实验结果表明，该方法能有效处理聚类任务，并可通过轮廓系数等指标评估模型性能。
EM算法
zyflhh1314的博客
04-26 1793
EM算法两步求解： E步：求期望（expectation） M步：求极大（maximization) EM 算法是一种求解最大似然估计的方法，通过观测样本，来找出样本的模型参数。 最大似然可以理解为最大可能性，最大似然估计是通过已知结果，估计参数的方法。 如果使用基于最大似然估计的模型，模型中存在隐变量的时候，就要用到EM算法去做估计。 举个例子，扔两枚硬币A、B，每次投掷一枚，分别做5组实验，每...
王小草【机器学习】笔记--EM算法
【人工智能】王小草的博客
12-08 5639
标签（空格分隔）： 王小草机器学习笔记EM算法的英文全称是Expectation Maximization Algorithm，也就是求期望最大化，也就是我们常说的目标函数求最大值的算法。EM算法，直观的说，就是有一堆未知的数据（比如一些特征值），这些数据可能来自于不同的类别，而你想知道的是每一个数据都来自于哪个类别，并且知道来自于这个类别的概率是多少。而在EM算法看来，每一个类别中的数据必然服从了
AI人工智能课程 机器学习算法班第4讲：最大熵模型与EM算法 共38页.pdf
07-14
### AI人工智能课程 机器学习算法班第4讲：最大熵模型与EM算法 #### 一、信息论基础 信息论是一门研究信息的基本特性和如何有效地传输与存储信息的学科。在这一章节中，我们将探讨信息论的基础概念，包括信息、熵...
AI人工智能课程 机器学习算法班第15讲：主体模型 共43页.pdf
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第4讲：最大熵模型与EM算法 共38页.pdf 第5讲：决策树、随机森林、GBDT、XGBoost 共36页.pdf 第8讲：机器学习中的特征工程 共51页.pdf 第9讲：机器学习调优与模型融合 共32页.pdf 第10讲：推荐系统原理与应用 共58页...
最大熵模型与EM算法及python实现
u014033218的专栏
07-17 2499
统计学习基础回顾 1. 后验概率 2 2. . 极大似然法 (MLE)  信息论基础 1. （互）信息 2. 熵、条件熵 3. 交叉熵、相对熵  最大熵模型 1 1 . 凸优化理论推导 Maxent 2. 与 MLE 的关系  EM 算法 1 1 . GMM 实例 2. MLE 推导 我希望自己能通俗地把它理解或者说明白，但是，EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去
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