（EM算法）The EM Algorithm

EM算法解析与实例
最新推荐文章于 2018-12-26 21:26:56 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/dplearning/p/3553017.html

本文介绍了EM算法的特点及其局限性，通过一个简单的例子说明了该算法的工作原理。文章指出EM算法可能陷入局部最优解，并且收敛速度较慢，通常作为没有直接解决方案情况下的备选方法。

http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html

http://blog.sina.com.cn/s/blog_a7da5cda010158b3.html EM算法 一个简单的例子

 

EM算法有它的缺陷：
“坏”的参数初始值设置可以导致EM算法陷进一些局最优点；
EM算法的收敛速度比较慢；
只有在不存在直接解决的算法的情况下，才应该考虑使用EM算法，因为它并不是解决限制条件下优化问题的高效方法。

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EM算法详解
Microstrong
08-20 4186
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【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。
The EM Algorithm and Extensions：EM算法及其扩展.pdf
07-09
The EM Algorithm and Extensions：EM算法及其扩展.pdf
EM算法——最大期望算法（Expectation-maximization algorithm）
a12141986的博客
03-21 1445
最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。 在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable...
EM算法介绍
10-24 287
在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。 下面主要介绍EM的整个推导过程。 1. Jensen不等式 回顾优化理论中的一些概念。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不等式表述如下： 如果f是凸函数，X是随机变量，那么 ...
EM算法.zip_EM algorithm_EM算法_EM算法估计_em参数估计_视觉
07-14
在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉...
EM.java.tar.gz_EM算法_MLE_MLE EM_em algorithm java_求MLE
07-14
EM 算法是 Dempster，Laind，Rubin 于 1977 年提出的求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行 MLE 估计，是一种非常简单实用的学习算法。这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据，截尾数据，...
EM algorithm_EM_EMalgorithm_
10-01
`EM algorithm.py`则很可能包含了EM算法的核心实现。在Python中，这个文件可能定义了EM算法的E和M步骤函数，以及整个算法的迭代逻辑。通过读取观测数据，初始化参数，然后反复执行E步骤和M步骤，直到模型参数的改变...
1.16 The EM algorithm(Expectation-Maximization)
enthwxq的博客
12-26 289
1.Jensen's inequality If  is convex function and is a random variable, then . If  is continuous and derivable,then (In the case of taking vector-valued inputs,the Hessian matrix is positive sem...
The EM(Expectation–Maximization) Algorithm 详解
Fisher_n的专栏
12-21 1027
The EM(Expectation–Maximization) Algorithm 详解 在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clu
（EM算法）The EM Algorithm 和 混合高斯模型Demo(转载)
hit1524468的专栏
03-04 1082
转载来源：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html   这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（density estimation）。       与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。与k-means的硬指定不同，我们首先
The EM algorithm个人笔记（一）
Arch_Zheng的博客
01-06 477
EM算法是Expectation-Maximization算法，中文翻译为期望最大化算法。这里写些自己的笔记，也算是简单的入门材料。
【the EM algorithm】期望最大化
玉衡
12-17 517
EM算法 首先来明确一下我们的目标：我们的目标是在观察变量X和给定观察样本的情况下，极大化对数似然函数： 其中只包含观察变量(Observed Variable)的概率密度函数
（EM算法）The EM Algorithm 的入门与深入
spurs_lashu的博客
07-08 746
（EM算法）The EM Algorithm 的入门http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.htmlEM算法的九层境界：Hinton和Jordan理解的EM算法http://baijiahao.baidu.com/s?id=1586809503418533687&wfr=spider&for=pc...
期望最大化算法(The EM algorithm)
y小川的专栏
04-12 7313
这一章中，将EM算法进一步推广。为此先讲解了Jensen不等式，再由含有隐参数的分布，符合凸函数条件时可使用EM算法有效解决此类问题。
【GC Algorithm】标记消除算法
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（此文章参考位置-21TO） 【概述】 标记-清除（Mark-Sweep）算法依赖于对所有存活对象进行一次全局遍历来确定哪些对象可以回收，遍历的过程从根出发，找到所有可达对象，除此之外，其它不可达的对象就是垃圾对象，可被回收。整个过程分为两个阶段：标记阶段找到所有存活对象；清除阶段清除所有垃圾对象。 标记－清除算法的执行过程是这样的： 午餐过程中，餐厅里...
EM算法聚类分析工具下载指南
标题和描述中提及了EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）和聚类（Clustering）两个关键知识点。EM算法是一种在统计学中用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计或贝叶斯估计的算法。它通过迭代的方式，...
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