Expectation Maximization Algorithm EM算法和之前学的都不太一样，EM算法更多的是一种思想，所以后面用几个例子讲解，同时也会重点讲解GMM高斯混合模型。...所以整个EM算法步骤就很清晰了： EM算法计算步骤： E-step： 对于每一个 ? ，求 ? M-step： ? 这时候就可以使用求导迭代的方法求解了。...其实如果用kmeans聚类的话更加快速，但是这里还是用EM。...⑧总结 EM和Kmeans算法其实很类似，事实上步骤基本可以用EM框架来替换，但是Kmeans算法是硬分类，说一不二，但是EM算法不太一样，是软分类，百分之几是那个，百分之几是这个。...对应到EM算法也是一样，E步求隐含的z变量，Mstep求解其他参数。
推导EM算法之前，先引用《统计学习方法》中EM算法的例子： 例1. (三硬币模型) 假设有3枚硬币,分别记作A,B,C。这些硬币正面出现的概率分别为π，p和q。...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似然函数是： ?...2.EM算法推导 这小节会对EM算法进行具体推导，许多跟上面例子的解法推导是相同的，如果已经懂了，可以加速阅读。...值，依次迭代，EM算法就实现了。 选取初始值θ0初始化θ，t=0 Repeat { E步： ? M步： ?...}直到收敛 EM算法的基本思路就已经理清，它计算是含有隐含变量的概率模型参数估计，能使用在一些无监督的聚类方法上。
https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/89216162 EM 算法 EM 算法，指的是最大期望算法（Expectation Maximization...EM 算法当做最大似然估计的拓展，解决难以给出解析解（模型中存在隐变量）的最大似然估计（MLE）问题 ? ? ? ? ? EM 算法步骤： ? 使用 EM 算法处理 iris # !...iris_feature[pair[1]], fontsize=11) plt.grid(b=True, ls=':', color='#606060') plt.suptitle('EM
总第82篇 01|概念及原理: 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，或极大后验概率估计。...EM算法的每次迭代分两步完成:E步，求期望(expectation)；M步，求极大值(maximization).所以这一算法称为期望极大算法，简称EM算法。(你看懂了吗？反正我第一次看是一脸懵。...算法，也可以说是EM算法的目的就是求取这个模型的最大化参数。...03|算法步骤： EM算法就是通过迭代求L(θ)=logP(Y|θ)的极大似然估计。 EM算法步骤的第一步就是设定一个参数初值，这是人为设定的，这个值将会影响后续的参数迭代。...Q函数： Q函数其实就是L(θ)，也就是EM算法其实就是求取Q函数的极大值。 04|EM算法的应用： EM算法常用在非监督学习问题中，即训练数据只有输入没有对应的输出。
本文就对EM算法的原理做一个总结。 01 EM算法要解决的问题 我们经常会从样本观察数据中，找出样本的模型参数。 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数。...这就是EM算法可以派上用场的地方了。...EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法，既然我们无法直接求出模型分布参数，那么我们可以先猜想隐含数据（EM算法的E步），接着基于观察数据和猜测的隐含数据一起来极大化对数似然，求解我们的模型参数（EM...不过没关系，我们基于当前得到的模型参数，继续猜测隐含数据（EM算法的E步），然后继续极大化对数似然，求解我们的模型参数（EM算法的M步)。...04 EM算法收敛性思考 EM算法的流程并不复杂，但是还有两个问题需要我们思考： 1） EM算法能保证收敛吗？ 2） EM算法如果收敛，那么能保证收敛到全局最大值吗？
这就是EM算法可以派上用场的地方了。...EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法，既然我们无法直接求出模型分布参数，那么我们可以先猜想隐含数据（EM算法的E步），接着基于观察数据和猜测的隐含数据一起来极大化对数似然，求解我们的模型参数（EM...上面对EM算法的描述还很粗糙，我们需要用数学的语言精准描述。 2. EM算法的推导 至此，我们理解了EM算法中E步和M步的具体数学含义。 3. EM算法流程 现在我们总结下EM算法的流程。...EM算法的收敛性思考 EM算法的流程并不复杂，但是还有两个问题需要我们思考： 1） EM算法能保证收敛吗？ 2） EM算法如果收敛，那么能保证收敛到全局最大值吗？...首先我们来看第一个问题, EM算法的收敛性。要证明EM算法收敛，则我们需要证明我们的对数似然函数的值在迭代的过程中一直在增大。
本文对EM算法的基本原理进行系统的阐述，并以求解高斯混合模型为例说明其具体的用法。文章是对已经在清华大学出版社出版的《机器学习与应用》一书中EM算法的讲解，对部分内容作了扩充。...EM算法在机器学习中有大量成功的应用，典型是求解高斯混合模型，隐马尔可夫模型。如果你要求解的机器学习模型中有隐变量存在，并且要估计模型的参数，EM算法很多时候是首选算法。...高斯混合模型 EM算法的目标是求解似然函数或后验概率的极值，而样本中具有无法观测的隐含变量。下面以聚类问题和高斯混合模型为例进行说明。...下图直观的解释了EM算法的原理 ? EM算法示意图 图中的蓝色曲线为要求解的对数似然函数，黄色曲线为构造出的下界函数。...Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm.
1、px 1个px相当于一个像素 2、em em是相对的长度单位，既然是相对的长度单位，那么一定有一个参照对象。...em 相对参照对象为父元素的font-size em具有继承的特点，如果em的父元素没有设置font-size，那么它会去找他父元素的父元素，一级级的往上找，知道找到位置 当没有设置font-size时...，浏览器会有一个默认的em设置，一般设置为：1em = 16px 3、rem rem也是相对的长度单位，参照对象为根元素html，参照物固定不变，所以比较好计算。
最近做挑战编程，题目难度加大，题意理解也越来越吃力了，好几次都理解错题意。 题意：先给出洗牌者能够洗牌的几种方法，再给你k，让你求他经过第k种方法洗牌后的排序 ...
如果两个类别混在一起，那么就是下面的EM估计了。 二 EM算法 EM出现的原因就是抽取的样本不知道是哪个分布抽取的。...所以这里就是说EM估计就是因为多了一个隐含变量（抽取得到的每个样本都不知道是从哪个分布抽取的）使得本来简单的可以求解的问题变复杂了。...那么一般的EM算法的步骤如下： 循环重复直到收敛 { （E步）对于每一个i，计算 （M步）计算 那么究竟怎么确保EM收敛？...四、EM算法另一种理解 坐标上升法（Coordinate ascent）： ?...对应到EM上，E步：固定θ，优化Q；M步：固定Q，优化θ；交替将极值推向最大。
rem与em详解 em 和 rem都是灵活、 可扩展的单位，由浏览器转换为像素值，具体取决于您的设计中的字体大小设置。...单位如何转换为像素值 当使用em单位时，像素值将是em值乘以使用em单位的元素的字体大小。...Em 单位的遗传效果 使用 em 单位存在继承的时候，情况会变得比较棘手，因为每个元素将自动继承其父元素的字体大小。...这个继承效应可以更复杂，如果我们向我们原始的 div 添加 em 字体单位，比方说 1.2em。...为什么使用 em 单位 em 单位取决于一个font-size值而非 html 元素的字体大小。 为此，em 单位的主要目的应该是允许保持在一个特定的设计元素范围内的可扩展性。
本文介绍了一种经典的迭代求解算法—EM算法。...然后介绍高斯混合，朴素贝叶斯混合算法基于EM算法框架的求解流程。最后介绍了基于概率隐因子的LDA主题模型，这一类基于隐因子模型-包括因子分解，概率矩阵分解皆可通过EM算法求解，且与EM思想相通。...作者 | 文杰 编辑 | yuquanle EM算法 EM算法是一种迭代算法，用于带隐变量的概率模型参数的极大似然估计，是无监督学习中一大类算法求解的算法。...比较特殊的是，EM算法针对于带隐变量的概率模型参数的极大似然估计，求解过程又称“期望最大化”，第一步求期望，第二步最大化，这是带隐变量的概率模型特有的，不是EM算法的特点。...EM算法例子-高斯混合，朴素贝叶斯混合 高斯混合模型 为什么要采用EM算法求解高斯混合模型呢？回顾高斯混合模型的目标函数，我们发现函数在求和外面。
EM算法简介 首先上一段EM算法的wiki定义: expectation–maximization (EM) algorithm is an iterative method to find maximum...就是EM算法是: 一种迭代式的算法，用于含有隐变量的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计....从算法的过程来看，EM算法对初始值敏感同时不能保证收敛到全局最优解. 至于后续的证明EM算法的收敛性，大家看我参考处的相关博客链接或者李航博士的>一书第9章有详细的证明....可以看出是用EM算法求解的GMM. 官方有个示例, 示例地址是使用EM算法来进行density estimation的....EM还有用在DGM(Bayesian network)中的，这些就比较高深了，暂时还没做了解，以后再补. 参考 1. EM算法在wiki上的解释 2.
EM算法 对于一般概率模型的学习策略，我们往往会采取极大似然估计或者贝叶斯估计的方法对模型的参数进行估计，但是需要注意的是这种估计方法都是建立在待估参数全部为已经知道结果的参数（观测变量）的基础之上的。...面对上述问题我们很自然的一种想法是通过迭代算法来求解近似最大值，而EM算法正是在针对这个问题的求解过程中导出的一种来近似求解的对数似然函数极大化问题的算法。...EM算法主要分为两步： E:求期望(expectation) M:求极大(maximization) EM算法的核心思想是在既定样本数据下在因变量最有可能的分布状态下利用极大似然估计模型的参数。...算法导出 图片 图片 图片 EM算法就是通过不断求解下界的极大化逼近求解对数似然函数极大化的算法，这里的Q其实就是求logP(Y,Z∣θ)logP(Y,Z|\theta)logP(Y,Z∣θ)的期望值（...Coordinate ascent） 坐标上升法是一种与梯度下降法类似的方法，与梯度下降法不同之处在于梯度下降法目的是最小化代价函数，坐标上升法的目的是最大化似然函数； 梯度下降法每一步只更新模型参数，而Em
这就是EM算法可以派上用场的地方了。 ...EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法，既然我们无法直接求出模型分布参数，那么我们可以先猜想隐含数据（EM算法的E步），接着基于观察数据和猜测的隐含数据一起来极大化对数似然，求解我们的模型参数（EM...不过没关系，我们基于当前得到的模型参数，继续猜测隐含数据（EM算法的E步），然后继续极大化对数似然，求解我们的模型参数（EM算法的M步)。...我们会假设$K$个初始化质心，即EM算法的E步；然后计算得到每个样本最近的质心，并把样本聚类到最近的这个质心，即EM算法的M步。...上面对EM算法的描述还很粗糙，我们需要用数学的语言精准描述。 2. EM算法的推导 image.png image.png 3. EM算法流程 image.png 4.
PC端建议访问 https://www.liuluanyi.cn 或点击底部原文阅读 ---- 安装要求 由于 APIC-EM 会调用部分 PI 的功能，在安装 APIC-EM 之前，必须先安装好 PI...软件要求 APIC-EM采用一体化安装，在安装ISO image中包含了如下组件： • Ubuntu 14.04LTS 64-bit • Cisco APIC-EM services • Grapevine...mdfid=286208072&i=rm 安装步骤 在APIC-EM安装服务器启动之后，系统会自动进入安装向导，并且提示用户输入相应的配置参数。下面是详细的APIC-EM的安装步骤： 1....选择Create a new APIC-EM cluster: ? 3. 输入APIC-EM网卡配置参数，安装向导会提示用户为每块网络配置相应的参数，APIC-EM默认的主用网卡是eth0。...APIC-EM安装成功。
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）。...最近，我看到一篇很好的文章，对EM算法的计算有了进一步的了解 文章中有个例子，能让人快速了解EM算法的使用方法，下图是例子的示意图，图b是EM算法的实例，图a是让我们预热的。...那么，我们就需要用EM算法，基本步骤为：1、给θA和θB一个初始值；2、（E-step）估计每组实验是硬币A的概率（本组实验是硬币B的概率=1-本组实验是硬币A的概率）。
今天突然发现对rem和em的理解有很多的错误 1.对em来说，它的大小是相对于父层font-size来改变，但是如果其自身有font-size属性的话，em会优先考虑自身的font-size; 2 rem...DOCTYPE html> rem和em <style type="text/...height: 200px; border: 1px solid red; font-size: 20px; } .div2{ font-size: 15px; height: 3rem; width:3<em>em</em>
其一是通过随机的搜索算法对某一函数的取值进行比较，求取最大/最小值的过程；其二则和积分类似，是使得某一函数被最优化，这一部分内容的代表算法是EM算法。（书中章节名称为Optimization） 2....EM算法 文中的EM算法介绍实在是晦涩难懂，而且各种似然函数和条件概率写法没有区别…… 可以参考 http://en.wikipedia.org/wiki/Expectation%E2%...80%93maximization_algorithm或是 JerryLead的文章（EM算法）The EM Algorithm。...此处EM算法具体表现为 1. E-step 计算（注意此处求解 ? 最后只是代入求条件概率去了，所以最后还是会有 ? 出现） ? 2. 最大化 ?...（EM算法是一种贪婪的算法，所以可能会收敛到局部最优） 对于EM算法收敛到最优值，可以证明，序列满足 ? 单且仅当 ? 时等号成立。这是因为（定义） ?
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