在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variabl).最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(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(E),也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最大似然的期望值:另外一步是最大化(M),也就是最大化在 E 步上找到的最大

[简介] em算法,指的是最大期望算法(Expectation Maximization Algorithm,又译期望最大化算法),是一种迭代算法,在统计学中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计. EM 算法是 Dempster,Laind,Rubin 于 1977 年提出的求参数极大似然估计的一种方法,它可以从非完整数据集中对参数进行 MLE 估计,是一种非常简单实用的学习算法.这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据,截尾数据,带有噪声等所谓的不完全数据.可以有一

在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variabl).最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域. 可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚.比如说食堂的大师傅炒了一份菜,要等分成两份给两个人吃,显然没有必要拿来天平一点一点的精确的去称分量,最简单的办法是先随意的把菜分到两个碗中,

打算抽时间走读一些算法,尽量通俗的记录下面,希望帮助需要的同学.   overview: 基本思想:      通过初始化参数P1,P2,推断出隐变量Z的概率分布(E步):      通过隐变量Z的概率分布,最大似然推断参数P1,P2 (M步).   梯度下降也可以解决隐变量估计问题,但求和项会随隐变量个数指数增长,EM方法是一种非梯度下降优化方法.     一 例子参考 ------------------------------------------------------- 引入问题:两

EM, ExpectationMaximization Algorithm, 期望最大化算法.一种迭代算法,用于含有隐变量(hidden variable)的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计,其概率模型依赖于无法观测的隐变量. 经常用在ML与计算机视觉的数据聚类领域. EM应用:GMM混合高斯模型.聚类.HMM隐马尔科夫模型等. 一.Jesen不等式 对于凸函数(对于所有实数x,有f''(x)≥0).当x时向量时,如果其hessian矩阵H是半正定的(H≥0),那么f是凸函数.如果f

机器学习十大算法之一:EM算法.能评得上十大之一,让人听起来觉得挺NB的.什么是NB啊,我们一般说某个人很NB,是因为他能解决一些别人解决不了的问题.神为什么是神,因为神能做很多人做不了的事.那么EM算法能解决什么问题呢?或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上,还吸引了那么多世人的目光. 我希望自己能通俗地把它理解或者说明白,但是,EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白,因为它很简单,又很复杂.简单在于它的思想,简单在于其仅包含了两个步骤就能完成强大的功能,复杂在于它的数学推理涉及到比

最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计. 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

[转载请注明出处]http://www.cnblogs.com/mashiqi 2014/11/18 更新.发现以前的公式(2)里有错误,现已改过来.由于这几天和Can讨论了EM算法,回头看我以前写的这篇博客的时候,就发现公式里面有一个错误(多了一个连加符号),现在改正过来了.经过和Can的讨论,我又认真思考了EM算法,发现以前确实是没有弄懂这个算法的本质的.加油,以后学习知识不要只停留在表面上,要有insight!!! 2014/5/19 本文公式编辑捉鸡,请知道怎么在博客园里高效编辑公式的朋

朴素贝叶斯分类算法 1.朴素贝叶斯分类算法原理 1.1.概述 贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称 贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据 朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种 注:朴素的意思是条件概率独立性 P(A|x1x2x3x4)=p(A|x1)*p(A|x2)p(A|x3)p(A|x4)则为条件概率独立 P(xy|z)=p(xyz)/p(z)=p(xz)/p(z)*p(yz)/p(z) 1.2.算法思想 朴素贝叶斯的思想是这样的: 如果一个事物在一些属性条件发生

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(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值:第二步是最大化(M),最大 化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值.M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算

EM算法概述 (1)数学之美的作者吴军将EM算法称之为上帝的算法,EM算法也是大家公认的机器学习十大经典算法之一.EM是一种专门用于求解参数极大似然估计的迭代算法,具有良好的收敛性和每次迭代都能使似然函数值单调不减的优良性质.在统计机器学习.自然语言处理等领域应用非常广泛,许多统计学算法都是EM算法的体现,比如说隐含马尔科夫模型的训练方法Baum-Welch算法.最大熵模型的训练方法GIS算法.高斯混合模型EM算法.主题模型训练推理的pLSA方法,都是EM算法.甚至连聚类中的k-means算法,

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 朴素贝叶斯(Naïve Bayes)属于无监督学习的一种,实现简单,没有迭代,学习效率高,在大样本量下会有较好的表现.但因为假设太强--假设特征条件独立,在输入向量的特征条件有关联的场景下并不适用. 1. 朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯分类器的主要思路:通过联合概率\(P(x,y) = P(x|y) P(y)\)建模,运用贝叶斯定理求解后

机器学习新手,接触的是<机器学习实战>这本书,感觉书中描述简单易懂,但对于python语言不熟悉的我,也有很大的空间.今天学习的是k-近邻算法. 1. 简述机器学习 在日常生活中,人们很难直接从原始数据本身获得所需信息.而机器学习就是把生活中无序的数据转换成有用的信息.例如,对于垃圾邮件的检测,侦测一个单词是否存在并没有多大的作用,然而当某几个特定单词同时出现时,再辅以考虑邮件的长度及其他因素,人们就可以更准确地判定该邮件是否为垃圾邮件. 机器学习分为监督学习和无监督学习,其中: (1)监督学

本来看了一天的分类器方面的代码,乱乱的,索性再把最基础的概念拿过来,现总结一下机器学习的算法吧! 1.机器学习算法简述 按照不同的分类标准,可以把机器学习的算法做不同的分类. 1.1 从机器学习问题角度分类 我们先从机器学习问题本身分类的角度来看,我们可以分成下列类型的算法: 监督学习算法 机器学习中有一大部分的问题属于『监督学习』的范畴,简单口语化地说明,这类问题中,给定的训练样本中,每个样本的输入x都对应一个确定的结果y,我们需要训练出一个模型(数学上看是一个x→y的映射关系f),在未知的样

这个暂时还不太明白,先写一点明白的. EM:最大期望算法,属于基于模型的聚类算法.是对似然函数的进一步应用. 我们知道,当我们想要估计某个分布的未知值,可以使用样本结果来进行似然估计,进而求最大似然估计就可以估计出要求的参数. 但是有时候还会有未知参数,这样就不能使用极大似然估计.当然这个参数与我们要估计的参数是有关联的. 比如说调查 男生 女生身高的问题.身高肯定是服从高斯分布.以往我们可以通过对男生抽样进而求出高斯分布的参数,女生也是,但是如果我们只能知道某个人的高度,却不能知道他是男生或者

详见 F:\工程硕士\d电子书\26 数据挖掘 小结: 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.  C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进: 1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足: 2) 在树构造过程中进行剪枝: 3) 能够完成对连续属性的离散化处理: 4) 能够对不完整数据进行处理. C4.5算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高.其缺点是:在构造树的过

我希望自己能通俗地把它理解或者说明白,但是,EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白,因为它很简单,又很复杂.简单在于它的思想,简单在于其仅包含了两个步骤就能完成强大的功能,复杂在于它的数学推理涉及到比较繁杂的概率公式等.如果只讲简单的,就丢失了EM算法的精髓,如果只讲数学推理,又过于枯燥和生涩,但另一方面,想把两者结合起来也不是件容易的事.所以,我也没法期待我能把它讲得怎样.希望各位不吝指导. EM模型 在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参

EM算法 作者:樱花猪   摘要: 本文为七月算法(julyedu.com)12月机器学习第十次次课在线笔记.EM算法全称为Expectation Maximization Algorithm,既最大期望算法.它是一种迭代的算法,用于含有隐变量的概率参数模型的最大似然估计和极大后验概率估计.EM算法经常用于机器学习和机器视觉的聚类领域,是一个非常重要的算法.而EM算法本身从使用上来讲并不算难,但是如果需要真正的理解则需要许多知识的相互串联. 引言:      EM算法是机器学习十大经典算法之一.

一.本课程是怎么样的一门课程(全面介绍) 1.1.课程的背景           “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库.数据分析.数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点. “大数据” 其实离我们的生活并不遥远,大到微博的海量用户信息,小到一个小区超市的月销售清单,都蕴含着大量潜在的商业价值. 正是由于数据量的快速增长,并且已经远远超过了人们的数据分析能力.因此,科学.商用等领域都迫切需要智能化.自动化的数据分析工具.在这样的背景下,数据挖

算法一:快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法.在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较.在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见.事实上,快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来. 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists). 算法步骤: 1 从数列中挑出一个元素,称为 “