机器学习3_em算法与混合高斯模型

W.Yentl  W.Yentl  2022-10-09  366

关键词：

①EM算法：

http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html

李航《统计学习方法》9.1节

②混合高斯模型（GMM）：

http://blog.pluskid.org/?p=39 （前面片段+后面matlab代码+conv的解释）

http://blog.pluskid.org/?p=81 （GMM模型精解：可用EM算法进行优化的证明）

李航《统计学习方法》9.1节

讲授聚类算法的基本概念，算法的分类，层次聚类，K均值算法，EM算法，DBSCAN算法，OPTICS算法，meanshift算法，谱聚类算法，实际应用。大纲：聚类问题简介聚类算法的分类层次聚类算法的基本思想簇之间距离的定义k均值算法的... 查看详情

...是干什么的呢？它解决什么样的问题呢？它常用在非监督学习中，意思就是我们的训练样本集合只有数据，没有标签。它用来解决这样的问题：我们有一堆的训练样本，这些样本可以一共分为K类，用z(i)表示。，但是具体样本属... 查看详情

今天要来讨论的是EM算法。第一眼看到EM我就想到了我大枫哥，EMMaster，千里马，RUA!!!不知道看这个博客的人有没有懂这个梗的。好的，言归正传，今天要讲的EM算法，全称是Expectationmaximization，期望最大化。怎么个意思呢，就... 查看详情

高斯混合模型本博客根据百面机器学习，算法工程师带你去面试一书总结归纳，公式图片均出自该书.本博客仅为个人总结学习，非商业用途，侵删.网址http://www.ptpress.com.cn高斯混合模型（GaussianMixedModel，GMM）是一种常见的聚类算... 查看详情

EM算法与高斯混合模型前言EM算法是一种用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计的迭代算法。如果给定的概率模型的变量都是可观测变量，那么给定观测数据后，就可以根据极大似然估计来求出模型的参数，比如我们假... 查看详情

...;电院姓名：梁雪玲【嵌牛导读】：GMM与EM算法的学习与推导。【嵌牛鼻子】：GMM EM 【嵌牛提问】：GMM是什么？EM算法是什么？二者之间的关系？算法的推导？如何深入学习？【嵌牛正文】：在深度学习... 查看详情

...一维混合高斯分布的参数估计推导过程：参考：周志华《机器学习》简单代码实现一下，代码很丑：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#使用numpy生成两组符合高斯分布（正态分布）的数据，然后将他们累加成混合模型，使用EM算法... 查看详情

最近的机器学习这一块一直卡在概率机器学习上，尤其是CRF上，有点浮，先将学习到的好好总结一下。一、EM算法的基础和贝叶斯基础　　1）EM算法的基本原理和推导　　2）EM算法的基本应用，k-means和高斯混合模型二、隐马可夫... 查看详情

EM算法有很多的应用:最广泛的就是GMM混合高斯模型、聚类、HMM等等.TheEMAlgorithm高斯混合模型（MixturesofGaussians）和EM算法EM算法求最大似然函数估计值的一般步骤：（1）写出似然函数；（2）对似然函数取对数，并整理；（3）求导... 查看详情

在聚类算法K-Means,K-Medoids,GMM,Spectralclustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了详细说明。本文主要针对如何用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行... 查看详情

...估计4Python实现4.1算法流程4.2E步4.3M步4.4可视化0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量... 查看详情

...式来估计这五个参数。这三种方式分别为梯度下降法、EM算法和Gibbs采样，而且这三种算法并非毫不相关。EM算法其实是简化梯查看详情

一、前述Em算法是解决数学公式的一个算法，是一种无监督的学习。EM算法是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。EM算法是期望极大(ExpectationMaximization)算法的简称，EM算法是一种迭代型的算法，在每一次的迭代过程中，主... 查看详情

高斯混合模型高斯混合模型（GMM），顾名思义，就是数据可以看作是从数个高斯分布中生成出来的。虽然我们可以用不同的分布来随意地构造XXMixtureModel，但是GMM是最为流行。另外，MixtureModel本身其实也是可以变得任意复杂的，... 查看详情

EM-高斯混合模型认识前面为了直观认识EM算法,用的"扔硬币"的案例,是为了简化和直观,而稍微偏应用和深入一点是高斯模型分类,这样一个话题.就好比我们现在有一堆的数据点,已经知道是来自于不同的k个类别,每个类别又... 查看详情

...可以综合运用多模型的表达能力。EM，指的是均值最大化算法（expectation-maximization），它是一种估计模型参数的策略，在GMM这类算法中应用广泛，因此，有时候人们又喜欢把GMM这类可以用EM算法求解的模型称为EM算法家族。这篇文... 查看详情

...乘子求条件极值EM-高斯混合模型认识前面为了直观认识EM算法,用的"扔硬币"的案例,是为了简化和直观,而稍微偏应用和深入一点是高斯模型分类,这样一个话题.就好比我们现在有一堆的数据点,已经知道是来自于不同的k个类别,每个... 查看详情

参考技术A04EM算法-EM算法收敛证明GMM(GaussianMixtureModel,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... 查看详情