EM算法介绍下载

weixin_39821620 2019-08-03 05:30:17

简要介绍了数据挖掘的聚类算法有一种很经典的基于模型的算法，EM算法。
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高斯混合模型相关资料包括极大似然估计求解完全推导过程包括EM求解的完全推导过程深入浅出很快就能入门了

本文摘自统计学习方法李航著清华大学出版社EM算法介绍及总结EM算法是一种迭代的算法，1977年由Dempster等人提出，用于含有隐变量（Hidden Variable）的概率模型参数的极大似然估计（不了解的可以参考我的另一篇博客，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（expectation）；M步，求极大（maximum）。所以这一算法称为期望极大算法

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...

文章目录系列文章EM算法1 初识EM算法2 EM算法介绍2.1 最大似然估计2.2 EM算法实例描述2.3 EM算法流程3 EM算法实例3.1 一个简单案例3.2 加入隐变量z后的求解3.3 EM初级版3.4 EM进阶版系列文章机器学习算法 01 —— K-近邻算法(数据集划分、归一化、标准化) 机器学习算法 02 —— 线性回归算法(正规方程、梯度下降、模型保存) 机器学习算法 03 —— 逻辑回归算法(精确率和召回率、ROC曲线和AUC指标、过采样和欠采样) 机器学习算法 04 —— 决策树(ID

机器学习之EM算法 1、EM算法介绍 2、EM算法数学原理 3、算法及Python实现 4、小结 1、EM算法介绍 EM算法引入：首先使用经典的三硬币模型引入EM算法。三硬币模型有A，B，C三枚硬币，单次投掷出现正面的概率分别为π、p、q。利用这三枚硬币进行如下实验： 1、先投掷A，若出现正面则投掷B，否则投掷C 2、记...

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