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EM算法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。每一次迭代由两步组成：E步，求期望（expectation）；M步，求极大（maximazation）。不断循环直到算法收敛，最后得出参数的估计。之所以...
初步计划内容如下第一篇：PLSA及EM算法第二篇：LDA及Gibbs Samping第三篇：LDA变形模型-Twitter LDA，TimeUserLDA，ATM，Labeled-LDA，MaxEnt-LDA等第四篇：基于变形LDA的paper分类总结第五篇：LDA Gibbs Sa
EM算法 EM算法 实例讲解 %{ 实现的是一个AB硬币的例子 thetaA和thetaB表示硬币A和B正面向上的概率 A的计算结果是在每一轮投掷时，选择的是硬币A的概率 %} clear clc data = [[5 5];[9 1];[8 2];[4 6];[7 3]...
贝叶斯网与EM算法 一、贝叶斯网 贝叶斯网络亦称为“信念网”，他借助有向无环图来刻画属性之间的依赖关系，并使用条件概率表来描述属性的联合概率分布。 具体来说，一个贝叶斯网B由结构G和参数θθ\theta两部分...
“上帝的算法”——EM写在前面：最近看完了吴军的《数学之美》，大赞！相比《统计学习方法》、《机器学习》来说，《数学之美》没有那么多的公式理论，全是科普性质的（开拓眼界），其中也不乏一些数学原理的解释，...
一、EM算法简介 EM算法是期望极大(Expectation Maximization)算法的简称，是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。
如果使用了CvEM::START_AUTO_STEP，则会调用k-means算法估计最初的参数，K-means会随机地初始化类中心，KMEANS_PP_CENTERS，这会导致EM算法得到不同的结果，如果数据量越大，则这种差异性会变小。 如果指定CvEM::...
EM算法的适用场景与简单例子
EM算法是一种迭代算法，分为E、M两步。他就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法，或极大后验概率估计法 (将求已知量P（Y|θ）转换为求隐变量P（Y|Z,θ）P（Z|θ）的过程） E步：利用当前估计的参数值，求出...
EM算法像是k-means的应用场景，比如双峰分布的数据，k-means方法，将其看成2-means聚类的方法处理场景。 k-means算法，也被称为k-平均或k-均值，是一种广泛使用的聚类算法，或者成为其他聚类算法的基础。 假定...
这一份总结的主题是无监督学习的EM算法。...EM算法（Expectation maxmization algorithm，最大期望算法）就是一种无监督学习算法，而它的名字本身就已经包含了这个算法的特点以及做法——“期望”、“最大化
EM算法和高斯混合模型的学习
标签： 统计学
EM算法和高斯混合模型学习一、EM算法的引入EM（expectation maximization）算法在李航的书《统计学习方法》中的定义如下：EM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，或者极大后验概率的估计。...
EM算法通俗例子What is the expectation maximization algorithm?
第一次接触EM算法，是在完成半隐马尔科夫算法大作业时。我先在网上下载了两份Baum-Welch算法的代码，通过复制粘贴，修修补补，用java实现了HMM算法（应用是韦小宝掷两种骰子的问题）。然后，参考有关半隐马尔科夫...
之前一直用R，现在开始学python之后就来...有三类比较常见的聚类模型，K-mean聚类、层次（系统）聚类、最大期望EM算法。在聚类模型建立过程中，一个比较关键的问题是如何评价聚类结果如何，会用一些指标来评价。 ....
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...
EM算法结构如下所示： SAGE算法结构如下所示： 这里主要以SAGE的基本结构进行算法仿真。整个MATLAB的算法的流程如下所示： 第1步：参数初始化； 第2步：产生发送信号，主要函数是产生论文中的s函数； 第3步...
下面代码为PRML所附的基于混合高斯（MoG）的代码，个人认为编码可读性和风格都值得借鉴。...% Perform EM algorithm for fitting the Gaussian mixture model. % Input: % X: d x n data matrix % ini
以下是本blog内的微软面试100题系列，经典算法研究系列，程序员编程艺术系列，红黑树系列，及数据挖掘十大算法等5大经典原创系列作品与一些重要文章的集锦： 一、微软面试100题系列 横空出世，席卷Csdn--评...
GMM（混合高斯模型）的EM算法1.算法理论p(x)=∑Kk=1πkN(x|μk,εk)p(x)=\sum_{k=1}^{K}{\pi_{k}N(x|\mu _{k},\varepsilon _{k})}N(x|μk,εk)=1(2π)d|εk|√exp(−12(xi−μk)Tε−1k(xi−μk))N(x|\mu _{k},\var...
说明：此篇是作者对“EM”的第二次总结，因此可以算作对上次总结的查漏补缺以及更进一步的理解，所以很多在第一次总结中已经整理过的内容在本篇中将不再重复，如果你看的有些吃力，那建议你看下我的第一次总结： ...
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