胡兆基机器学习课的笔记,非常精彩,利于学习消化理解
EM 算法实验报告 一 算法简单介绍 EM 算法是 Dempster LaindRubin 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
EM算法及其改进 E步 对 或 求条件期望从而把Z去掉即 M步 将 极大化找到一个点 使 即 反复迭代直到 或 充分小时停止迭代 优点其一,M步仅涉及完全数据极大似然,通常计算比较简单;其二,它的收敛
GMM只是一个数学模型,只是对数据形态的拟和,但是和你所看到的数据分布存在出入也是正常的,因为用EM估计GMM的那些参数时,一般假设我们所得到的数据是不完备的(也就是说假设我们看到的数据分布不是真正的
详细讲解EM算法很简单易懂没有废话适合初学者认真分析里面的内容
EM算法,期望最大化算法。讲述的非常清楚。
有关GMM算法的EM实现,里面都是本人在学习GMM算法时候的资料,非常有用
这几天把EM算法(Expectation Maxinum)反复琢磨了几遍,经过几次讨论,对EM算法的数学模型有了比较深入的理解。考虑到: 1. 这个算法在Machine Learning中极其重要,也
这里面有我对EM算法的推导,以及一个详细的例子
EM算法是一种迭代算法,每一次迭代都能保证 似然函数值增加, 并且收敛到一个局部极大值[1 ,2 ] 。 算法的命名,是因为算法的每一迭代包括两个步:第一 步求期望( Expectation Step