EM算法之一———— EM算法描述与推论，应用 ; 用数学的语言来说就是：在学校那么多男生（身高）中，我们独立地按照概率密度p( · 抽取 ; 由于每个样本都是独立地从p( · 中抽取的， ...
Dec 2, 2015 · 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《What is the expectation maximization algorithm?》[1]，但是对两个文章里面给的实例求解 ...
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期望最大算法是一种迭代算法，用于含有隐变量（Hidden Variable）的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。 本文思路大致如下：先简要介绍其思想，然后举两个例子 ...
它的应用场景是什么？网上的公式推导怎么看不懂？ 下面我会从一个案例开始讲解极大似然估计，然后过渡到EM算法， ...
Sep 7, 2019 · ... 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 ...
Dec 17, 2019 · 写本EM笔记之前，翻阅了很多资料，有比较通俗的，但大部分都不太好懂，本文力争通俗易懂且完整全面，包括原理、推导、应用，目标是即便其他所有EM文章你都 ...
Feb 3, 2015 · 借用我之前看到的一个例子来讲一下EM算法吧。 现在一个班里有50个男生，50个女生，且男生站左，女生站右。我们假定男生的身高服从正态分布 N ( μ 1 ...
Sep 18, 2020 · EM算法作为一种数据添加算法，在近几十年得到迅速的发展，主要源于当前科学研究以及各方面实际应用中数据量越来越大的情况下，经常存在数据缺失或者不可用 ...
Jul 4, 2018 · 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) ...
Apr 27, 2018 · 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 ...