EM算法

最新推荐文章于 2024-10-24 20:47:12 发布
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博客围绕EM算法展开，虽无具体内容，但可知核心聚焦此算法。EM算法在信息技术领域有重要应用，常用于数据挖掘、机器学习等场景，可解决含有隐变量的概率模型参数估计问题。
EM算法_buriedgz9_EM算法_EM_EM算法贝叶斯_稀疏贝叶斯
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算法主要思想.ppt
最新发布
07-12
EM算法是一种迭代技术，用于含有不可观察变量的概率模型参数的最大似然估计，或最大后验概率估计。其核心思想是将复杂的含有隐变量的概率模型参数估计问题转化为两步迭代过程，即期望步骤(E-step)和最大化步骤(M-...
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...
EM 算法
木筱雪的专栏
07-04 707
因为时间原因实在是来不及一一看那些书籍，经学长指点，直接学习统计翻译的em算法，然后是基于短语的概率翻译表提取，再者就是去学习bp神经网络。em在ibm model1中的应用，看了很久才看明白，当我以为自己看懂了的时候，学长让我用一句话概括一下em，我竟一时语塞，才惊觉其实并不是很懂。于是老老实实去翻看李航老师的《统计学习方法》，第九章详细介绍了em算法，也加深了自己的印象。什么是EM简单来说，em
如何通俗理解EM算法
热门推荐
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
m0_70066267的博客
10-24 655
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；
机器学习-白板推导-系列（十）笔记：EM算法
我是一只小嵩鼠
02-16 883
本博客为（系列十）的笔记，对应的视频是：【(系列十) EM算法1-算法收敛性证明】、【(系列十) EM算法2-公式导出之ELBO+KL Divergence】、【(系列十) EM算法3-公式导出之ELBO+Jensen Inequlity】、【(系列十) EM算法4-再回首】、【(系列十) EM算法5-广义EM】、【(系列十) EM算法6-EM的变种】。
EM算法：从极大似然估计导出EM算法（还算通俗易懂）
成都往右的博客
12-27 4125
之前看了《统计学习方法》，吴恩达老师的cs229讲义，一起看感觉很昏（如果要看建议选择其中一个，《统计学习方法》里面基本很少会写到$y_i$而都是用 $Y$只用了极大化没有写出我们熟悉的似然函数？！，cs229有视频，但我喜欢看书）
机器学习算法——EM算法
小亮Machine Learning
05-01 3336
一、EM算法简介EM算法，指的是最大期望算法（Expectation Maximization Algorithm，又译期望最大化算法），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，参数的最大似然估计。中文名em算法别名最大期望算法；期望最大化算法外文名Expectation Maximization Algorithm领域统计学可以有一些比较形象的比喻说法把这个算...
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