浅谈EM算法的两个理解角度_Joe?的博客-程序员宅基地

浅谈EM算法的两个理解角度

标签：机器学习 EM算法

最近在写毕业论文，由于EM算法在我的研究方向中经常用到，所以把相关的资料又拿出来看了一下，有了一些新的理解与感悟。在此总结一下。EM算法即“期望极大算法”。学过机器学习的朋友都知道EM算法分两步：E步求期望...

【大道至简】机器学习算法之EM算法(Expectation Maximization Algorithm)详解(附代码)---通俗理解EM算法。

标签： python 机器学习 EM算法

通过上面的分析，我们终于可以总结一下EM算法啦！总的来说，EM算法分为E步和M步：（1）给参数θ即第0步赋初值；（2）如果是第一轮迭代，那么令θ=来计算Q函数；如果是>1轮迭代，则θ的值由上一次M步计算出的θ值决定...

深入理解机器学习——EM算法/最大期望算法（Expectation-Maximization Algorithm, EM）

标签：人工智能机器学习深度学习

简要来说，EM算法使用两个步骤交替计算：第一步是期望E步，利用当前估计的参数值来计算对数似然的期望值；第二步是最大化M步，寻找能使E步产生的似然期望最大化的参数值。事实上，隐变量估计问题也可通过梯度下降等...

ga.rar_EM GA_EM 遗传算法_EM算法_GA-EM_遗传算法 EM

标签： em_ga em_遗传算法 em算法 ga-em 遗传算法_em

遗传算法是弥补了EM算法的缺点，是现在比较流行的一种利用迭代计算全局最优值的一种算法。遗传算法是借鉴了自然遗传学，因此它们的基本思想是想通的。

如何通俗理解EM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...

大白话EM算法--从此爱上EM迭代

标签：机器学习机器学习算法机器学习实战

目录如下： 1.1EM算法之回顾最大似然估计 1.2EM算法之回顾贝叶斯估计 1.3EM算法之回顾K-means算法 1.4EM算法之算法目标引入 1.5EM算法之目标函数转换--利用Jensen不等式 1.6EM算法之目标函数求解--关于Q(z, θ)的...

高斯混合模型（GMM）及其EM算法的理解

标签： GMM EM 高斯混合模型

一个例子高斯混合模型（Gaussian Mixed Model）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，...这两个聚类中的点分别通过两个不同的正态分布随机生成而来。但是如果没有GMM，那么只能用一

EM算法-硬币实验的理解

标签：机器学习 EM算法硬币实验

EM算法-使用硬币实验的例子理解 EM算法，即最大期望算法（Expectation-Maximization algorithm, EM），是一类通过迭代进行极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的优化算法，通常作为牛顿迭代法的...

em算法matlab代码-NYC_Green_Car_Analysis-big-data-project-:这是EECSE6870大数据分析最

标签：系统开源

ROS报错：-- Could NOT find PY_em (missing: PY_EM)

标签：自动驾驶 ubuntu

Ubuntu20.04, ROS Noetic，根据ROS tutorial， ROS/Tutorials/InstallingandConfiguringROSEnvironment - ROS Wiki $ mkdir -p ~/catkin_ws/src $ cd ~/catkin_ws/ $ catkin_make 报错如下， ...

从两个例子理解EM算法

标签： EM算法高斯混合模型贝叶斯

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 ...

机器学习：EM算法

标签： 1024程序员节 EM算法机器学习

机器学习：EM算法

详解EM算法与混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)

标签： EM算法混合高斯模型（GMM）极大似然估计

最近在看晓川老（shi）师(shu)的博士论文，接触了混合高斯...本文通过查阅相关资料，在复杂巧妙的推理公式中融入了自己的理解，详细梳理了混合高斯模型和EM算法。 1 单高斯模型(Gaussian single model, GSM）...

EM算法详解

标签：机器学习概率论人工智能

"微信公众号" 目录 1. 摘要 ...2. EM算法简介 3. 预备知识 3.1 极大似然估计（1）问题描述（2）用数学知识解决现实问题（3）最大似然函数估计值的求解步骤 3.2 Jensen不等式...

机器学习十大经典算法：另辟蹊径EM算法+高斯混合模型图像像素分割实战——Nemo鱼图像分割（python代码+详细...

标签： 1024程序员节机器学习十大经典算法朴素贝叶斯

今天程序员节，据说发博客会有1024勋章，所以就来整理一下笔者模式识别课第一次大作业的第二道题——用EM算法来做Nemo鱼图像像素分割。网上看了很多关于EM算法的分析，大多都涉及很复杂的数学推导，包括要用凸...

通俗理解机器学习算法——EM算法

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...

EM算法的理解以及应用

标签：机器学习数据挖掘 EM算法

EM算法的每次迭代由两部分组成：E步，求期望；M步，求极大。所以这一算法称之为期望极大算法，简称EM算法。 EM算法的引入介绍一个使用EM算法的例子：三硬币模型有ABC三枚硬币，单次投掷出现正面的...

【机器学习基础】EM算法

标签： EM算法机器学习

目录一样例二公式描述三参考文献最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译为期望最大化算法），是在概率模型中... 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（E），...

EM算法例子简单理解（例题+基本思想+python实现

标签：算法

是研究生复试的时候问到了一个问题，我不会，导致复试成绩不好。复试完了，打算好好理解一下，于是有了下文：简介极大似然估计根据样本的信息，求得未知参数的估计。主要思想：样本信息出现的概率最大，也就是...

高斯分布、高斯混合模型、EM算法详细介绍及其原理详解

标签：算法机器学习人工智能

今天给大家带来的主要内容包括：高斯分布，高斯混合模型，EM算法。废话不多说，下面就是本文的全部内容了！

机器学习-常用回归算法归纳(全网之最)

标签：机器学习回归人工智能

文章目录前言一元线性回归多元线性回归局部加权线性回归多项式回归Lasso回归 & Ridge回归Lasso回归Ridge回归岭回归和lasso回归的区别L1正则 & L2正则弹性网络回归贝叶斯岭回归Huber回归KNNSVMSVM最大间隔...

详解EM算法

标签：算法概率论机器学习

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...

self_drive car_学习笔记--第10课：路径规划

前言：这节课围绕无人车的路径规划开讲，包含规划时采用的一些算法思路、一些规划方式，最后以Apollo项目规划部分为例子，介绍一下其中所使用的一些规划算法以及方式。很菜现在，有些理解错误地方，还望大大们...

K-means聚类与EM算法

标签：深度学习机器学习数据挖掘

K-means和EM算法、高斯混合模型的关系二：K-means的原理 K-means（K均值聚类）是一种基于中心的聚类算法，通过迭代，将样本分到K个类中，使每个样本与其所属类中心的距离之和最小。 1定义损失函数 ...

EM算法详解+通俗例子理解

文章目录1、总述2、定义3、感性例子：例子简介：加入隐变量zEM初级版EM进阶版例子总结4、Jensen不等式（前置知识）5、EM思想6、EM推导7、应用8、参考文献 1、总述期望最大算法是一种从不完全数据或有数据丢失的数据...

EM算法

标签：算法概率论机器学习

1.EM算法，称为期望-最大化，它用于求解MLE的一种迭代算法2.它的主要思想是把一个难于处理的似然函数最大化问题用一个易于最大化的序列取代，而其极限是原始问题的解3.EM算法分两步走：...

机器学习聚类(Clustering)____K-均值聚类算法(K-means Clustering) 层次聚类(Hierarchical Clustering)

标签： K-means 层次聚类 hierarchical cluster

____tz_zs学习笔记聚类(Clustering) 顾名思义，就是将相似样本聚合在一起，属于机器学习中的非监督学习 ...层次聚类K-均值聚类算法(K-means Clustering)K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学...

最大化期望算法（EM）详解

标签：最大化期望 EM 最大似然估计

我们知道最大似然估计的根本目的是根据抽样的到的样本（即数据），反推出最有...这个时候就要依靠最大化期望（EM）算法了。简单的说，EM算法是在依赖于无法观测的隐藏变量的概率模型中，寻找参数最大似然估计或者...

机器学习——EM算法及代码实现

标签：机器学习 EM算法李航

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似然估计或极大后验估计。预备知识：用Y表示观测随机变量的数据，Z表示隐随机变量的数据。Y和Z连在一起称为完全数据，观测数据Y又称为不完全数据。给定...

【机器学习】EM原理和K-mean聚类

标签：聚类算法机器学习

EM算法就是expect maxmise算法，就是“期望最大化”的缩写。本篇首先提出：1 什么是期望？ 2 期望最大化是个啥意思？k-mean聚类中如何用EM算法？