EM算法及其推广

最新推荐文章于 2022-07-07 16:31:37 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： 算法
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本文介绍EM算法的工作原理及其在高斯混合模型参数估计中的应用。EM算法通过期望(E)步和极大(M)步迭代求解隐藏变量的概率分布，从而实现对不完全数据的参数估计。此外，详细讲解了如何利用EM算法进行高斯混合模型的参数估计。

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1.EM算法每次迭代由两部组成：E步，求期望；M步，求极大


一般，用Y表示观测随机变量的数据，Z表示隐随机变量的数据。Y和Z连在一起称为完全数据，观测数据Y又称为不完全数据。假设给定观测数据Y，其概率分布为，其中是需要估计的模型参数，Y和Z的联合概率分布是





EM算法的一个重要应用是高斯混合模型的参数估计


2.高斯混合模型



3.高斯混合模型参数估计的EM算法











EM算法及推广
YD_2016的博客
03-15 260
EM算法：
EM算法及其推广（一）
qq_16608563的博客
11-23 481
EM算法是个什么东东 EM算法（Expectation-maximization algorithm 期望最大化算法），是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率（事情已经发生，求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小）估计。 拆解一下： 1）形式上或者叫算法过程是一个迭代的过程，分为E步：求期望，M步：求极大，直到收敛。 2）概率模型依赖于无法观察的隐...
神经网络与深度学习python源码EM算法及其推广
04-20
### 神经网络与深度学习中的EM算法及其Python实现 #### EM算法简介 EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）是一种迭代优化方法，广泛应用于统计建模领域，特别是处理包含隐变量（latent variable）的概率...
EM算法及其推广解析PPT学习教案.pptx
10-07
标题：深入理解EM算法及其推广解析 引言： 在概率模型中，特别是涉及隐变量的情况下，参数估计是数据分析的核心内容之一。为了解决这类问题，科学家们开发了许多方法，其中期望最大化（Expectation Maximization，...
神经网络与深度学习神经网络与深度学习python源码EM算法及其推广
最新发布
08-09
深度学习，神经网络与深度学习神经网络与深度学习python源码EM算法及其推广
EM算法及其推广(EM) Python代码 《统计学习方法》李航
03-22
总结来说，EM算法及其推广是统计学习中的重要工具，尤其在处理含有隐变量的概率模型时。李航的《统计学习方法》结合Python代码的讲解，使得理论与实践相结合，为学习者提供了深入理解这一概念的绝佳资源。
【统计学习方法】学习笔记——EM算法及其推广
小哲的博客
07-07 414
概率模型有时既含有观测变量( observable variable),又含有隐变量或潜在变量( (latent variable)。如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用极大似然估计法，或者贝叶斯估计法估计模型参数。但是当模型含有隐变量时，就不能用这些估计方法。EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法，或极大后验概率估计法。将观测数据表示为 Y=(Y1,Y2,⋯ ,Yn)TY=\left(Y_{1}, Y_{2}, \cdots, Y_{n}\right)^{\mathrm{
【机器学习笔记九】 EM算法及其推广
SG_teresa's blog
05-04 1186
一、基本定义 EM算法（又称期望极大算法）是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型的极大似然估计或极大后验概率估计。EM算法与其说是一种算法，不如说是一种解决问题的思路。 EM算法分为两步： ①E步（计算期望）：利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值； ②M步（最大化）：在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中，这个过程不断交替进行。 二、EM算法的适用情况 概率模型有时含有隐变量或潜在变量，此时无法用极大似然估计法或贝叶斯估计法估计参数，就得用EM算法
EM算法及其推广---《统计学习方法》第9章
Icevivian
03-19 462
EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步求期望值，M步求最大值。 （EM算法是一种对模型参数的估计，该模型中含有隐变量） EM算法的引入 EM算法 概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量或潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量，那么就可以通过极大似然估计或贝叶斯估计法估计模型参数。但是，当模型中含有隐...
统计方法学——EM算法及其推广
ACG00的博客
06-30 350
统计学习方法之EM算法
【统计学习方法】2、EM算法及其推广
呆呆的猫的博客
03-26 1447
第九章 EM算法及其推广 9.1 EM算法的引入 9.1.1 EM算法 9.1.2 EM算法的导出 9.1.3 EM算法在非监督学习中的应用 9.2 EM算法的收敛性 第九章 EM算法及其推广 EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量（hidden variable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。 EM算法的每次迭代由两步组成：E步（求期望）+...
第九章 EM算法及其推广
weixin_40718824的博客
04-01 216
>>>EM算法推导 下图的主要步骤是通过构造詹森不等式，将对期望的函数转化为函数的期望，也即将求期望的权值也即下图中的P(Z|X）移到log函数外面。log函数为凹函数，所以刚好期望的函数 要大于函数的期望，也即确定了下界。 >>>EM算法的步骤 >>>三硬币问题 ...
EM（期望极大化）算法及其推广
Michael是个半路程序员
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文章目录1. EM算法2. EM算法收敛3. EM算法应用4. EM算法的推广5. sklearn.mixture.GaussianMixture 概率模型有时既有观测变量（observable variable），又有隐变量或潜在变量（latent variable） 如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用极大似然估计法，或贝叶斯估计法估计模型参数。 当模型含有隐变量时，不能...
统计学习方法—EM算法及其推广
远方
11-30 1956
一、预先概念 1.先验概率 在贝叶斯统计中，某一不确定量p的先验概率分布是在考虑”观测数据”前，能表达p不确定性的概率分布。它旨在描述这个不确定量的不确定程度，而不是这个不确定量的随机性。可以是基于历史数据的统计，可以由背景常识得出，也可以是人的主观观点给出。一般都是单独事件概率，如P(x),P(y)。 2.后验概率 在贝叶斯统计中，一个随机事件或者一个不确定事件的后验概率是在考虑和给出相关证据或...
神经网络与深度学习：Python源码实现EM算法及其应用
资源摘要信息:"本资源深入探讨了神经网络与深度学习的基础理论及其在Python编程语言中的应用，同时重点关注了EM算法（期望最大化算法）及其在神经网络中的推广和应用。资源中不仅包含了丰富的理论知识，还提供了具体...
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