python的GMMHMM 和 EM

2024-10-22

高斯混合模型GMM与EM算法的Python实现

GMM与EM算法的Python实现高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型,通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计. 1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture models, GMM) 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种软聚类模型. GMM也可以看作是K-means的推广,因为GMM不仅是考虑到了数据分布的均值,也考虑到了协方差.和K-means一样,我们需要提前确定簇的个数. GMM的基本假设为数据是由几个不同的高

python机器学习笔记：EM算法

EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM),LDA主题模型的变分推断算法等等.本文对于EM算法,我们主要从以下三个方向学习: 1,最大似然 2,EM算法思想及其推导 3,GMM(高斯混合模型) 1,最大似然概率我们经常会从样本观察数据中,找到样本的模型参数.最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数.怎么理解呢?下面看我一一道来. 假设我们需要调查我们学习的男生和女生的身高分布.你

机器学习经典算法之EM

一.简介 EM 的英文是 Expectation Maximization,所以 EM 算法也叫最大期望算法. 我们先看一个简单的场景:假设你炒了一份菜,想要把它平均分到两个碟子里,该怎么分? 很少有人用称对菜进行称重,再计算一半的分量进行平分.大部分人的方法是先分一部分到碟子 A 中,然后再把剩余的分到碟子 B 中,再来观察碟子 A 和 B 里的菜是否一样多,哪个多就匀一些到少的那个碟子里,然后再观察碟子 A 和 B 里的是否一样多--整个过程一直重复下去,直到份量不发生变化为止. 你能从这个

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<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> </head> <body> <h1>haha</h1> <h2>haha</h2>  &l

实战mysql存储程序与定时器

home198979 实战mysql存储程序与定时器博客分类: mysql 存储过程定时器eventprocedure实战需求:一个庞大的日志表,现每天做定时统计一天的总数,放另一个表中,方便查看,运营. 旧方案:用脚本写好程序,用linux的crontab定时执行. 本文重点,用mysql定时器定时执行存储程序. 第一步:编写存储程序(需了解基本的存储程序的语法) create procedure inproc() begin declare done int default 0; de

EM 算法求解高斯混合模型python实现

注:本文是对<统计学习方法>EM算法的一个简单总结. 1. 什么是EM算法? 引用书上的话: 概率模型有时既含有观测变量,又含有隐变量或者潜在变量.如果概率模型的变量都是观测变量,可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数,但是当模型含有隐藏变量时,就不能简单使用这些方法了.EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法,或者极大似然后验概率估计法. 2. EM 算法的一个小例子:三硬币模型假设有3枚硬币,记作A,B,C.这些硬币的正面出现的概率分别为\(\pi\).\

EM算法求高斯混合模型參数预计——Python实现

EM算法一般表述: 当有部分数据缺失或者无法观察到时,EM算法提供了一个高效的迭代程序用来计算这些数据的最大似然预计.在每一步迭代分为两个步骤:期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization)步骤,因此称为EM算法. 如果所有数据Z是由可观測到的样本X={X1, X2,--, Xn}和不可观測到的样本Z={Z1, Z2,--, Zn}组成的,则Y = X∪Z.EM算法通过搜寻使所有数据的似然函数Log(L(Z; h))的期望值最大来寻找极大似然预计,注意此处的h

Python——EM(期望极大算法)教学(附详细代码与注解)

今天,我们详细的讲一下EM算法. 前提准备 Jupyter notebook 或 Pycharm 火狐浏览器或谷歌浏览器 win7或win10电脑一台网盘提取csv数据需求分析实现高斯混合模型的 EM 算法(GMM_EM) 高斯混合模型是多个高斯模型的线性叠加而成的,高斯混合模型的概率分布表示如下: 其中,k表示模型的个数,αkα_kαk 是第 k 个模型的系数,表示出现该模型的概率,ϕ(x;μk,Σk) 是第 k 个高斯模型的概率分布. E步:样本 xix_ixi来自于第 k 个模型

Python实现机器学习算法：EM算法

''' 数据集:伪造数据集(两个高斯分布混合) 数据集长度:1000 ------------------------------ 运行结果: ---------------------------- the Parameters set is: alpha0:0.3, mu0:0.7, sigmod0:-2.0, alpha1:0.5, mu1:0.5, sigmod1:1.0 ---------------------------- the Parameters predict is: al

python大战机器学习——聚类和EM算法

注:本文中涉及到的公式一律省略(公式不好敲出来),若想了解公式的具体实现,请参考原著. 1.基本概念 (1)聚类的思想: 将数据集划分为若干个不想交的子集(称为一个簇cluster),每个簇潜在地对应于某一个概念.但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定,聚类算法仅仅会进行划分. (2)聚类的作用: 1)可以作为一个单独的过程,用于寻找数据的一个分布规律 2)作为分类的预处理过程.首先对分类数据进行聚类处理,然后在聚类结果的每一个簇上执行分类过程. (3)聚类的性能度量: 1)外部指标:该指标是

混合高斯模型的EM求解（Mixtures of Gaussians）及Python实现源代码

今天为大家带来混合高斯模型的EM推导求解过程. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveHVhbnl1YW5zZW4=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 所有代码例如以下! def NDimensionGaussian(X_vector,U_Mean,CovarianceMatrix): #X

跟着老男孩教育学Python开发【第三篇】：Python函数

set 无序,不重复,可嵌套. 函数创建函数: 1.def关键字,创建函数 2.函数名 3.() 4.函数体 5.返回值发邮件函数 def sendmail(): import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.utils import formataddr #三个参数:第一个为文本内容,第二个 plain 设置文本格式,第三个 utf-8 设置编码 msg = MIMETe

Python简单爬虫入门三

我们继续研究BeautifulSoup分类打印输出 Python简单爬虫入门一 Python简单爬虫入门二前两部主要讲述我们如何用BeautifulSoup怎去抓取网页信息以及获取相应的图片标题等信息, 等于我们已经只知道如何用工具去浏览和检索内容,但是实现只有你知道抓取的是什么,这时候我们需要整理分类,给他们命名以及分类这样打印出来别人一看就知道标题是什么,内容是什么 #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from bs4 import B

python多种格式数据加载、处理与存储

多种格式数据加载.处理与存储实际的场景中,我们会在不同的地方遇到各种不同的数据格式(比如大家熟悉的csv与txt,比如网页HTML格式,比如XML格式),我们来一起看看python如何和这些格式的数据打交道. 2016-08 from __future__ import division from numpy.random import randn import numpy as np import os import sys import matplotlib.pyplot as plt n

批量下载小说网站上的小说（python爬虫）

随便说点什么因为在学python,所有自然而然的就掉进了爬虫这个坑里,好吧,主要是因为我觉得爬虫比较酷,才入坑的. 想想看,你可以批量自动的采集互联网上海量的资料数据,是多么令人激动啊! 所以我就被这块大蛋糕吸引过来了 :) 想学爬虫自然要去找学习资料了,不过网上有很多,我找了不少,个人觉得崔庆才的爬虫教程写得不错.起码对我来说,入门是够了. 感兴趣的朋友可以点进链接看看:Python爬虫学习系列教程 <==这位兄台博客做得也很好掌握了基本的爬虫知识,主要是urllib,urlib2,r

Python爬虫学习（10）：Selenium的好基友PhantomJS

上一节中我们学习了selenium,用python来操作浏览器,在做网页自动化测试的时候最好不过了 .如果我们来做爬虫用一个带界面的浏览器似乎不太好吧,那可咋办呢?别着急,下来我们要介绍的就是一款不带界面的浏览器--PhantomJS.其是一个无界面的,可脚本编程的WebKit浏览器引擎,支持多种web 标准:DOM 操作,CSS选择器,JSON,Canvas 以及SVG. 这里可能会有人问:为什么要用浏览器来抓取页面数据,不用之前我们之前直接通过Urllib获取网页然后分析呢? 这是因为我们通

会务准备期间材料准备工作具体实施总结 ----（vim技巧应用, python信息提取与整合, microsoft word格式调整批量化)

会务准备期间材料准备工作具体实施总结(vim, python, microsoft word) span.kw { color: #007020; font-weight: bold; } code > span.dt { color: #902000; } code > span.dv { color: #40a070; } code > span.bn { color: #40a070; } code > span.fl { color: #40a070; } code >

常用python机器学习库总结

开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的.如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了"Python机器学习库",不过总感觉缺少点什么.最近流行一个词,全栈工

Python学习记录day4

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Python之路【第二十篇】Tornado框架

Tornado Tornado是使用Python编写的一个强大的.可扩展的Web服务器.它在处理严峻的网络流量时表现得足够强健,但却在创建和编写时有着足够的轻量级,并能够被用在大量的应用和工具中. 我们现在所知道的Tornado是基于Bret Taylor和其他人员为FriendFeed所开发的网络服务框架,当FriendFeed被Facebook收购后得以开源.不同于那些最多只能达到10,000个并发连接的传统网络服务器,Tornado在设计之初就考虑到了性能因素,旨在解决C10K问题,这样的

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