EM算法(下)

wangxiaoping2009 2023-01-13 01:45:08

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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

EM算法详细推导EM算法简介1.EM算法简介EM算法推导2.EM算法推导EM算法举例3.EM算法举例EM算法收敛性证明4.EM算法收敛性证明一点小思考5.一点小思考参考文献 EM算法简介 1.EM算法简介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，那么给定观测数据，直接根据极大似然估计求解模型参数。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...

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...

作者：boboEM算法是机器学习十大算法之一，在机器学习史上提出极早，影响范围极广。本文由浅入深，逐步推导EM算法，使读者更深刻的理解EM算法。本文从EM算法的基本概念说起，提出对于EM算法的一些基本认知问题，而后通过抛硬币实例让读者更好的理解EM算法和理解这个算法要去解决的实际问题，全文主要分为如下几个部分：初识EM算法从抛硬币说起 - 极大似然估计与隐变量似曾相识的模式 - K-Means推...

EM算法是一种迭代算法，主要适用于概率模型的参数估计，特别适用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或者极大后验概率的估计。EM算法的每次迭代有两步组成：E步，求期望；M步，极大化。所以这一算法称之为期望极大化算法，简称EM算法。可能大家都听过EM算法，也知道有E步(求期望)和M步(极大化)，但是求期望是求谁的期望，极大化又该如何极大化呢，单看理论有时不免一头雾水，通过实例可以让我们更好的理解...

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