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最近两天研究了一下EM算法，主要是基于《统计学习方法》和论文《Whatistheexpectationmaximizationalgorithm?》[1]，但是对两个文章里面给的实例求解过程都比较的困惑，搜索网上的一些博客也没有找到对应的求解过程，自己就仔细研究了...
对GMM模型的参数估计，就要用EM算法。更一般的讲，EM算法适用于带有隐变量的概率模型的估计，什么是隐变量呢？就是观测不到的变量，对于上面四川人和东北人的例子，对每一个身高而言，它来自四川还是东北，就是一个隐变量。为什么要用EM
1EM算法简介最大期望算法(ExpectationMaximizationAlgorithm，又译期望最大化算法)，是一种迭代算法，用于含有隐变量(hiddenvariable)的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。
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集（存在隐含变量）中...
这个例子来自Do,ChuongB,andSerafimBatzoglou;2008;WhatIstheExpectationMaximizationAlgorithm?NatureBiotechnology26(8):897–899.EM算法是ML中一种非常重要的参数估计方法,在很多地方都用应用.上述论文给出了一种EM算法的非常
EM算法关注6em算法指的是最大期望算法(ExpectationMaximizationAlgorithm,又译期望最大化算法),是一种迭代算法,用于含有隐变量(latentvariable)的概率参数模型的最大似...
四、EM算法1.模型说明考虑一个参数估计问题,现有共n个训练样本,需有多个参数θ去拟合数据,那么这个log似然函数...
1,实现了基于高斯混合模型的EM算法,并针对一个具体的应用实例的数据集,和Kmeans方法作了比较,也作为深入研究本文算法的基础。2,EM算法收敛的优劣很大程度上取决于其初始参数...
模拟退火快速em算文TOP:基于Markov随机场的运动目标快速分割模拟退火快速em算文、
内容提示:江南大学硕士学位论文基于EM算法的模型聚类的研究及应用姓名:岳佳申请学位级别:硕士专业:计算机软件与理论指导教师:王士同20070601摘要摘要在人工智...
1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机来解决问题的算法,同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性,是比赛时必用的方法）2、数据拟合... .new-pmd.c-abstractbr{display:none;}更多关于em算法实例论文的问题>>