EM（Expectation Maximization）算法

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原文链接：http://www.cnblogs.com/cv-pr/p/4809220.html

EM（Expectation Maximization）算法

参考资料：

[1]. 从最大似然到EM算法浅解

[2]. 简单的EM算法例子

[3]. EM算法）The EM Algorithm(详尽的理论推导过程，源自斯坦福大学的教程)

[4]. 混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

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Expectation-Maximization Algorithm（EM算法）

cnzzs的博客

10-27

1444

EM算法(Expectation-Maximization Algorithm，期望最大化算法)是一种迭代优化算法，主要用于在含有隐变量(未观测变量)或不完全数据的概率模型中，估计参数的最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)或最大后验概率估计(Maximum A Posteri...

期望最大化算法（Expectation-Maximization Algorithm, EM Algorithm）

weixin_43156294的博客

07-30

576

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。

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【机器学习】EM算法（Expectation-Maximization算法）详解

m0_53700832的博客

07-19

3641

EM算法就是在不断猜测和改进的过程中，逐步优化模型参数，使其更好地解释数据。在处理带有隐藏变量或不完全数据的问题时，它是一个非常有效的工具。一个函数fff被称为凸函数，如果对于任意的x1x2x_1, x_2x1x2和λ∈01λ∈01fλx11−λx2≤λfx11−λfx2fλx11−λx2≤λfx11−λfx2。

EM（Expectation-Maximization）算法

hong161688的博客

10-24

730

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(Expectation Maximization)算法

小菜菜的博客

08-04

939

一、EM由来很多时候对EM算法产生疑惑是不清楚这个算法是怎么来的，为什么这样；又有什么样的用途。其实EM算法和朴素贝叶斯算法都是在用概率的观点通过已经观测到的数据（或者说样本）来推测未知的数据（这个样本对应的整体的概率样本分布）；而EM算法比朴素贝叶斯更近的一步是其中的隐含变量更多；无法通过朴素贝叶斯的计算方法直接求出所有变量；他们的共同点都是统计学观点，通过极大似然的估计的思想来进行求解...

最大期望算法 Expectation Maximization | EM

JasonH2021的博客

06-03

1634

本文主要简单介绍了最大期望算法的基本概念，优缺点，应用场景，建模时的注意事项，评价指标，实现方法和python的示例等。

“EM（Expectation Maximization）算法”初探

Ronnie_Hu的博客

05-22

678

（1）最大似然估计先看看高教版《概率论与数理统计》关于“最大似然估计”的介绍：接下来看看文章“What is the expectation maximization algorithm?”一文中给出的关于最大似然估计得例子，如下图所示。为什么利用“最大似然估计”计算出来的硬币A正面朝上的概率是0.8、硬币B正面朝上的概率为0.45呢？假设硬币A正面朝上的概率为，则关于硬币A的实验，即第2、3、5次实验结果的概率分别为：第2、3、5次实验结果同时发生的概率为：根据

EM算法(expectation maximization algorithms)揭秘

Nichkhun的博客

12-20

2179

比起k-means算法，EM一般需要迭代更多次数来到达收敛，每一轮的计算量也更大。因此有必要用k-means辅助初始化，帮助找到比较好的初始值。需要强调，EM并不保证找到全局最优解，初始值对此有影响。存在多种启发式或元启发式方法来避开局部最大值，例如随机重新启动爬山（从几个不同的随机初始估计开始），或应用模拟退火方法。

EM算法（Expectation Maximization Algorithm）详解

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zhihua_oba的博客

06-27

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EM算法（Expectation Maximization Algorithm）详解主要内容 EM算法简介预备知识极大似然估计 Jensen不等式 EM算法详解问题描述 EM算法推导 EM算法流程 EM算法优缺点以及应用 1、EM算法简介 EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算方法中每一次迭代都分两步，其中一个为期望步（E步），另一个为极大步（M步），所以算法被称...

【机器学习】期望最大算法（EM算法）解析：Expectation Maximization Algorithm

Danger的博客

09-24

924

【机器学习】期望最大算法（EM算法）解析：Expectation Maximization Algorithm

EM算法（Expectation Maximization）

07-10

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。它在处理含有隐藏变量的概率模型时，能够有效地求解参数。EM算法的基本思想是通过交替进行E步骤（期望...

基于Expectation-Maximization算法(EM算法)的数据分类仿真,对比真实分类和EM算法分类+代码操作视频

06-04

1.领域：matlab，Expectation-Maximization算法，EM算法的数据分类 2.内容：基于Expectation-Maximization算法(EM算法)的数据分类仿真,对比真实分类和EM算法分类+代码操作视频 3.用处：用于Expectation-...

基于Expectation-Maximization算法(EM算法)的数据聚类matlab仿真 +代码操作视频

06-04

2.内容：基于Expectation-Maximization算法(EM算法)的数据聚类matlab仿真 +代码操作视频 3.用处：用于EM算法数据聚类编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本...

【大道至简】机器学习算法之EM算法(Expectation Maximization Algorithm)详解(附代码)---通俗理解EM算法。

尚拙的博客

10-25

2万+

通过上面的分析，我们终于可以总结一下EM算法啦！总的来说，EM算法分为E步和M步：（1）给参数θ即第0步赋初值；（2）如果是第一轮迭代，那么令θ=来计算Q函数；如果是>1轮迭代，则θ的值由上一次M步计算出的θ值决定。由于E步时θ已知，所以只需要计算Q，公式如下：也就是给定θ和已知的观测数据x的条件下，求一下隐变量z的条件概率。（3）根据E步计算出来的Q，按如下公式计算θ：也就是固定Q（z也固定）和已知的观测数据x，算一下θ。（4）重复（3）和（4）直至收敛。

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09-12

简绘AI开源版，搭建教程如下测试环境：Nginx+PHP7.4+MySQL5.6 上传直接安装即可

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09-12

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一款基于MVVM架构的学习小项目，已经实现的功能有： 1.新闻和视频列表的查看 2.基于高德地图实现定位和城市搜索 3.

09-12

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QRCode（二维码）.zip

09-12

QRCode（二维码）.zip

二维码扫描(17).zip