EM算法

最新推荐文章于 2024-10-25 21:26:56 发布
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本文精选了两篇技术博文，涵盖了重要的技术细节与实践案例，对于从事软件开发的技术人员具有很高的参考价值。

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有时间再来总结

http://blog.youkuaiyun.com/zhihua_oba/article/details/73776553

https://www.cnblogs.com/pinard/p/6912636.html

从两个例子理解EM算法
ustbfym的博客
02-10 1万+
从两个例子理解EM算法 本文是作者对EM算法学习的笔记，从EM算法出发介绍EM算法，为了更好理解，用两个应用EM算法求解的例子进一步解释EM的应用。 EM算法 EM算法引入 EM算法，指的是最大期望算法（Expectation Maximization Algorithm，期望最大化算法），是一种迭代算法，在统计学中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似...
Kmeams与EM算法的java版本
05-06
包括kmeans算法EM算法，两个算法的资料和比较。
从最大似然到EM算法浅解
热门推荐
zouxy09的专栏
01-24 41万+
从最大似然到EM算法浅解 zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09 机器学习十大算法之一：EM算法。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做很多人做不了的事。那么EM算法能解决什么问题呢？或者说EM算法是因为什么而来到这个世界
使用EM算法估计GMM参数的原理及matlab实现
vivian_ll的博客
12-13 2万+
相关数学概念协方差矩阵 多维高斯分布 其中k=n，即x的维度。GMM的原理GMM，高斯混合模型，是一种聚类算法。 1.GMM概念：          -将k个高斯模型混合在一起，每个点出现的概率是几个高斯混合的结果。          -每个 Gaussian 称为一个“Component”，这些 Component 线性加成在一起就组成了 GMM 的概率密度函数。假设有K个高斯分布，
如何通俗理解EM算法
结构之法 算法之道
08-15 16万+
如何通俗理解EM算法 前言 了解过EM算法的同学可能知道，EM算法是数据挖掘十大算法，可谓搞机器学习或数据挖掘的基本绕不开，但EM算法又像数据结构里的KMP算法，看似简单但又貌似不是一看就懂，想绕开却绕不开的又爱又恨，可能正在阅读此文的你感同身受。 一直以来，我都坚持一个观点：当你学...
EM算法详解
hai40587的博客
10-25 944
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算法讲解
09-21 1378
简化难解问题：将复杂问题分解成可迭代的两步，分别计算期望和最大化。辅助似然计算：通过估计隐变量的期望，帮助间接地优化似然函数。增强解释力：帮助模型更好地捕捉数据的潜在结构。处理缺失数据：有效应对部分数据缺失的情况。隐变量在EM算法中起到了核心的连接作用，使得算法能够在存在未观测变量或复杂概率分布的情况下，依然有效地进行参数估计。高斯混合模型是一种常用的聚类算法，用于将数据划分为多个簇，每个簇由一个高斯分布（即正态分布）来描述。
详解EM算法
suotanyu1595的博客
09-22 2万+
目录1. 概念2. 举例2.1 例子12.1.2 计算2.2 例子 B3. 推导4. 应用 1. 概念 EM算法(期望最大算法)是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。具体思想如下： EM算法的核心思想非常简单，分为两步：Expection-Step和Maximization-Step。E-Step主要通过观察数据和现有模型来估计参数，然后用这个估计的参数值来计算似然函数的期望值；而M-Step是寻找似然函数最大化时对应的参数。由于算法会保证在每次迭代之后似然函数都会增
EM 算法
zhao_crystal的博客
11-03 1336
目录 1.概述 2.最大似然估计 2.1 二项分布的最大似然估计 2.2 最大似然函数做参数估计 3. EM算法：随机变量无法直接（完全）观察到 3.1 欧拉式的解释 3.2 Gauss式的解释 4. GMM的推导 4.1 从直观理解猜测GMM的参数估计 4.2 从理论公式推导GMM 5. 总结 6. 附录：PLSA模型 7.参考文献 1.概述 经典的K-means聚类方法，能够非常方便的将未标记的样本分成若干簇；但无法给出某个样本属于该簇的后验概率。 EM算法全称：..
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09-10
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。在处理含有隐藏变量的概率模型时，EM算法能够有效地找到使得数据似然函数最大的参数值。这一算法由...
EM算法硬币_EM算法_EM_
10-02
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。在处理含有隐藏变量的概率模型时，EM算法能够有效地找到使得数据似然性最大的参数。在这个场景中，我们...
EM算法做系统辨识matlab代码
10-30
EM算法（Expectation-Maximization，期望最大化）是一种在概率模型中寻找参数最大似然估计的迭代方法，常用于处理含有隐变量的概率模型。在系统辨识领域，EM算法可以帮助我们构建并优化数学模型，以描述和预测系统的...
统计计算-EM算法（R语言）
08-01
EM算法，全称为Expectation-Maximization（期望-最大化）算法，是一种在处理含有隐变量的概率模型时，用于参数估计的迭代方法。在统计计算领域，EM算法常常被用来解决最大似然估计的问题，尤其在数据存在缺失或者...
了解EM算法
qq_53303365的博客
02-27 1786
EM算法是数学建模中很重要的一中方法，在老师的介绍下，我决定自学这个算法。 一、EM算法的思想和作用： 思想：首先，根据已经观测到的数据估计参数值，然后由参数值估计出缺失数据的值，再根据估计出的缺失数据和之前已经观测到的数据对参数值重新估计，反复迭代，直至收敛。 作用：隐变量估计。 二、预备知识： 1.极大似然估计： ...
setools-console-4.3.0-2.el8.tar.gz
08-19
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
十万级人物关系图谱数据集：算法抽取加人工整理，支持多场景人物关系应用
08-19
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/c0808ead71da 十万级人物关系图谱数据集：算法抽取加人工整理，支持多场景人物关系应用（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
使用php采集淘宝产品数据，并上传到opencart 商城中
最新发布
08-19
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/4a147e44499f 使用php采集淘宝产品数据，并上传到opencart 商城中（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
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