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em算法
em算法
是什么
答:
EM算法的标准计算框架由E步(Expectation-step)和M步(Maximization step)交替组成
,算法的收敛性可以确保迭代至少逼近局部极大值 。EM算法是MM算法(Minorize-Maximization algorithm)的特例之一,有多个改进版本,包括使用了贝叶斯推断的EM算法、EM梯度算法、广义EM算法等 。由于迭代规则容易实现并可以灵活考...
em算法
是有监督的还是无监督的
答:
EM(Expectation-Maximization)算法是一种在统计中被广泛使用的算法
,它主要被用于在给定部分数据(通常是观察数据)的情况下估计概率模型的参数。这个过程通常被称为“最大似然估计”。在EM算法中,我们通常处理的数据集包含两个部分:观察数据(observed data)和隐藏数据(unobserved data)。观察数据是我们...
聚类算法
-
EM
答:
EM(Expectation-Maximum)算法也称期望最大化算法
。
EM算法是最常见的隐变量估计方法
,在机器学习中有极为广泛的用途,例如常被用来学习高斯混合模型(Gaussian mixture model,简称GMM)的参数;隐式马尔科夫算法(HMM)、LDA主题模型的变分推断等等。极大似然估计,只是一种概率论在统计学的应用,它是参数...
怎么通俗易懂地解释
EM算法
并且举个例子
答:
在统计计算中,
最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法
,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variable)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(Data Clustering)领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算:第一步是计算期望...
期望最大
算法
(
EM
)
答:
EM算法
使用迭代法来更新参数。 (精髓)任意取 ,就可以开始按照上面的公式进行迭代了。收敛性 : DempSter证明:在很一般的条件下,最后会收敛。(可以参考李航老师的《统计学习方法》)解析解:能列出公式解决的,数值上是更准确的(相比迭代解),比如MLE就是列出公式求解。 迭代解:退而求...
EM算法
深度解析
答:
EM算法
从任意一点 出发,依次利用E-step优化 ,M-step优化 ,重复上述过程从而逐渐逼近极大值点。而这个过程究竟是怎样的呢,就让我们一步步地揭开EM算法的面纱。 假设我们现在随机初始化了 ,进入第一轮迭代: (E-step) 由于我们已经假定模型参数为 ,所以此时 不再是与 有关的函数,而是由一组常数构成的概率分布。
EM算法
详解
答:
EM算法
叫做期望最大化方法,首先我们给出EM算法一般性结论或者说步骤,其具体分为两步,即E-step和M-step。 EM算法的步骤,通过高斯混合模型可以直观理解记忆。 是什么意思呢,其含义是在给定数据样本的情况下,潜在变量的概率情况。也就是说在高斯混合模型中,给定样本数据,我们推测样本属于哪一个高斯簇的概率情况。在...
大数据经典算法解析(5)一
EM算法
答:
EM算法
(Expectation Maximization)是在含有隐变量(latent variable)的模型下计算最大似然的一种算法。所谓隐变量,是指我们没有办法观测到的变量。比如,有两枚硬币A、B,每一次随机取一枚进行抛掷,我们只能观测到硬币的正面与反面,而不能观测到每一次取的硬币是否为A;则称每一次的选择抛掷硬币为隐...
05
EM算法
- 高斯混合模型 - GMM
答:
EM算法
求解 - E步:套用公式后,我们可以假定隐含变量z的分布:Q(z (i) = j); 我们认为分布wj (i) = 第i个观测值对应的隐含分类第z (i) 类; = 以(看不见的参数π、μ、∑)为参数的情况下,输入第i观测值的特征x后得到的分类z (i) 类;EM算法求解 - M步: M步第1...
高斯混合模型(GMM)及
EM算法
的初步理解
答:
期望极大(Expectation Maximization)算法,也称
EM算法
,是一种迭代算法,由Dempster et. al 在1977年提出,用于含有隐变量的概率参数模型的极大似然估计。EM算法作为一种数据添加算法,在近几十年得到迅速的发展,主要源于当前科学研究以及各方面实际应用中数据量越来越大的情况下,经常存在数据缺失或者不可用...
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