EM算法(Expectation Maximization)

最新推荐文章于 2024-10-24 20:55:35 发布
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分类专栏： 手把手教你ML机器学习算法源码全解析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/35293619
EM算法是一种解决含有隐含变量的极大似然估计问题的有效方法，尤其适用于处理缺失数据问题。算法通过E步（期望）和M步（最大化）迭代求解模型参数。在E步中，计算隐含变量的期望，而在M步中，通过最大化期望值来更新参数。本文深入探讨了EM算法的原理，包括Jensen不等式和在混合高斯模型中的应用，展示了如何通过EM算法解决聚类问题，特别是对于混合高斯模型的参数估计。此外，文章还讨论了EM算法的收敛性和在实际问题中的应用，例如在自然语言处理中的HMM模型和机器学习中的词对齐任务。

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Expectation-Maximization Algorithm（EM算法）
cnzzs的博客
10-27 1427
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...
EM算法（期望最大算法、Expectation Maximization Algorithm)
一般路过底层打工人的博客
10-23 1105
介绍了EM算法的实现方式以及定理推导，给出了EM算法的python实现代码
EM算法 Expectation Maximization
hggjgff的博客
11-14 157
EM算法 Expectation Maximization
EM 算法 Expectation Maximization
albyc22660的专栏
09-26 258
转载于:https://www.cnblogs.com/chaojunwang-ml/p/11588819.html
最大期望算法 Expectation Maximization | EM
JasonH2021的博客
06-03 1596
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
hong161688的博客
10-24 721
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
08-04 931
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...
【机器学习】EM算法（Expectation-Maximization算法）详解
m0_53700832的博客
07-19 3405
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_2x1​x2​和λ∈01λ∈01fλx11−λx2≤λfx11−λfx2fλx1​1−λx2​≤λfx1​1−λfx2​。
EM算法(expectation maximization algorithms)揭秘
Nichkhun的博客
12-20 2097
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。
【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。
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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。
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Django的酒店预订信息管理系统
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期望最大化算法（Expectation Maximization，简称EM算法）是一种迭代算法，用于在含有隐变量的概率模型中进行参数估计。它的基本思想是通过迭代求解期望和最大化似然函数来估计模型参数。EM算法在许多领域中都有广泛...
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