05 EM算法 - 高斯混合模型 - GMM
04 EM算法 - EM算法收敛证明 __GMM__(Gaussian Mixture Model, 高斯混合模型)是指该算法由多个高斯模型线性叠加混合而成。每个高斯模型称之为component。 __GMM算法__描述的是数据的本身存在的一种分布，即样本特征属性的分布，和预测值Y无关。显然GMM算法是无监督的算法，常用于聚类应用中，component的个数就可以认为是类别的数量。 回到昨天...
04 EM算法 - EM算法收敛证明
03 EM算法 - EM算法流程和直观案例 八、EM算法收敛证明 EM算法的收敛性只要我们能够证明对数似然函数的值在迭代的过程中是增加的即可。 问题： 随机选择1000名用户，测量用户的身高；若样本中存在男性和女性，身高分别服从高斯分布N(μ1,σ1)和N(μ2,σ2)的分布，试估计参数:μ1,σ1,μ2,σ2； 解析：1、如果明确的知道样本的情况(即男性和女性数据是分开的)，那么我们使...
03 EM算法 - EM算法流程和直观案例
02 EM算法 - K-means算法回顾、EM概述 利用EM算法处理聚类问题的步骤： 样本数据x={x1,x2,...,xm}，联合分布p(x,z;θ)，条件分布p(z|x;θ)，最大迭代次数J 。 1、 随机初始化模型参数θ的初始值θ02、开始EM算法的迭代处理： __E步：__计算联合分布的条件概率 __M步：__极大化L函数，得到θj+1 如果θj+1已经收敛，则算法结束，输出最终的...
02 EM算法 - K-means算法回顾、EM概述
01 EM算法 - 大纲 - 最大似然估计(MLE)、贝叶斯算法估计、最大后验概率估计(MAP) __K-means算法回顾__：03 聚类算法 - K-means聚类__K-means算法__，也称为k-均值聚类算法，是一种非常广泛使用的聚类算法之一。 假定输入样本为S=x1,x2,x3,...,xm,则算法步骤为：1、选择初始的k个簇中心点μ1,μ2,...,μk；2、将样本Xi标记为距离簇....
01 EM算法 - 大纲 - 最大似然估计(MLE)、贝叶斯算法估计、最大后验概率估计(MAP)
EM算法的讲解的内容包括以下几个方面： 1、最大似然估计2、K-means算法3、EM算法4、GMM算法 __EM算法本质__是统计学中的一种求解参数的方法，基于这种方法，我们可以求解出很多模型中的参数。 1、最大似然估计在__求解线性模型__的过程中，我们用到了__最大似然估计(MLE)__的思想。 EM算法达到的目的和最大似然估计是一样的，只不过EM算法可以帮助我们去计算一些__隐藏变量_.....
EM算法
这篇文章仅仅只是对这篇博客的总结整理，仅供自己学习之用。可能很多人会疑惑，自己转载就行了，为啥老是自己写。我觉得，不管什么东西，只有自己咀嚼过一遍，才算真的是领悟了。 1、最大似然 假设我们需要调查学校中男女生的身高分布，因为一个个的去调查费时费力，所以我们需要采用抽样的方法。假设随机抽取了100名男生和100名女生，规则是：男生在左边，女生在右边。然后先统计这100名男生的身高，假设他们的身高....
EM算法及其应用（一）
EM算法是期望最大化 (Expectation Maximization) 算法的简称，用于含有隐变量的情况下，概率模型参数的极大似然估计或极大后验估计。EM算法是一种迭代算法，每次迭代由两步组成：E步，求期望 (expectation)，即利用当前估计的参数值来计算对数似然函数的期望值；M步，求极大 (maximization)，即求参数\(\theta\) 来极大化E步中的期望值，而求出的参....
EM算法
一. 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。但是在一些情况下，我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据，此时我们未知的有隐含数据和模型参数，因而无法直接用极大化对数似然函数得到模型分布的参数。怎么办呢？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....
从最大似然到EM算法：一致的理解方式
最近在思考 NLP 的无监督学习和概率图相关的一些内容，于是重新把一些参数估计方法理了一遍。 在深度学习中，参数估计是最基本的步骤之一了，也就是我们所说的模型训练过程。为了训练模型就得有个损失函数，而如果没有系统学习过概率论的读者，能想到的最自然的损失函数估计是平均平方误差，它也就是对应于我们所说的欧式距离。 而理论上来讲，概率模型的最佳搭配应该是“交叉熵”函数，它来源于概率论中的最大似然函数。....
EM算法是炼金术吗？
人工智能很火，人工智能大神很火。大神们的神器是什么？有人说找到了，就是EM算法。 请看这篇： EM算法的九层境界：Hinton和Jordan理解的EM算法 但是最近网上引人关注的另一传闻是，一位人工智能论文获奖者在获奖感言中说深度学习方法是炼金术，从而引起大神家族成员反驳。报道见：NIPS机器学习炼金术之争 看到上面两篇，使我想到：EM算法是炼金术吗？ 我近两年碰巧在研究用以改进EM算法的新算法....
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