EM算法：在Eclipse中写出读取文件的代码然后调用EM算法计算输出结果：package EMAlg; import java.io.*;import weka.core.*; import weka.filters.Filter; import weka.filters.unsupervised.attribute.Remove; import weka.clusterers.*; publicclass EMAlg {public EMAlg() {// TODO Auto-generated constructor stubSystem.out.println("this is the EMAlg");}publicstaticvoid main(String[] args) throws Exception {// TODO ...
目录EM算法（1）：K-means 算法EM算法（2）：GMM训练算法EM算法（3）：EM算法运用EM算法（4）：EM算法证明 EM算法（4）：EM算法证明1. 概述 上一篇博客我们已经讲过了EM算法，EM算法由于其普适性收到广泛关注，高频率地被运用在各种优化问题中。但是EM算法为什么用简单两步就能保证使得问题最优化呢？下面我们就给出证明。2. 证明 现在我们已经对EM算法有所了解，知道其以两步（E-step和...
最大期望算法（EM）K均值算法非常简单（可参见之前发布的博文），详细读者都可以轻松地理解它。但下面将要介绍的EM算法就要困难许多了，它与极大似然估计密切相关。1 算法原理不妨从一个例子开始我们的讨论，假设现在有100个人的身高数据，而且这100条数据是随机抽取的。一个常识性的看法是，男性身高满足一定的分布（例如正态分布），女性身高也满足一定的分布，但这两个分布的参数不同。我们现在不仅不知道男女身高分布的参数，甚...
#coding:utf-8import math import copy import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltisdebug = True#指定k个高斯分布参数，这里指定k=2。#注意2个高斯分布具有相同方差Sigma，均值分别为Mu1,Mu2。#共1000个数据#生成训练样本，输入6,40,20,2 #两类样本方差为6，#一类均值为20，一类为40#随机生成1000个数defini_data(Sigma,Mu1,Mu2,k,N):#保存生成的随机样本global X #求类别的均值global Mu #保存样本属于某类的概率glob...
pLSA模型--基于概率统计的pLSA模型(probabilistic Latent Semantic Analysis，概率隐语义分析)，增加了主题模型，形成简单的贝叶斯网络，可以使用EM算法学习模型参数。概率潜在语义分析应用于信息检索，过滤，自然语言处理，文本的机器学习或者其他相关领域。D代表文档，Z代表主题(隐含类别)，W代表单词； ?P(di)表示文档di的出现概率，? P(zk|di)表示文档di中主题zk的出现概率，? P(wj|zk)表示给定主题zk出现单词wj的概率...
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，EM Master，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Expectation maximization，期望最大化。怎么个意思呢，就是给你一堆观测样本，让你给出这个模型的参数估计。我靠，这套路我们前面讨论各种回归的时候不是已经用烂了吗？求期望，求对数期望，求导为0，得到参数估计值，这套路我懂啊，MLE！但问题在于，如果这个...
EM算法（Expectation Maximization Algorithm）详解主要内容EM算法简介预备知识极大似然估计Jensen不等式EM算法详解问题描述EM算法推导EM算法流程EM算法优缺点以及应用1、EM算法简介??EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算方法中每一次迭代都分两步，其中一个为期望步（E步），另一个为极大步（M步），所以算法被称为EM算法（Expectation Maximization Algorithm）。EM算法受到缺失思想影响，最初是为了解决数据缺失情况下的参数...
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/425508151. Jensen不等式 优化理论中:设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，，那么f是凸函数。当x是向量时，如果其hessian矩阵H是半正定的（），那么f是凸函数。如果或者，那么称f是严格凸函数。 Jensen不等式表述如下： 如果f是凸函数，X是随机变量，那么 特别地，如果f是严格凸函数，那么当且仅当，也就是说X是常量。 这里我们将简写为...
一、基本认识EM（Expectation Maximization Algorithm）算法即期望最大化算法。这个名字起的很理科，就是把算法中两个步骤的名称放到名字里，一个E步计算期望，一个M步计算最大化，然后放到名字里就OK。 EM算法是一种迭代算法，是1977年由Demspster等人总结提出，用于有隐含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。这里可以注意下，EM算法是针对于有隐含变量的问题，而且类似极大似然估计，也就是原有的极大似然估...
大数据经典算法EM算法 讲解（EM算法）The EM Algorithm混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法 原文：http://www.cnblogs.com/hugh2006/p/4093925.html
最近接触了pLSA模型，由于该模型中引入了主题作为隐变量，所以需要使用期望最大化（Expectation Maximization）算法求解。为什么需要EM算法 数理统计的基本问题就是根据样本所提供的信息，对总体的分布或者分布的数字特征作出统计推断。所谓总体，就是一个具有确定分布的随机变量，来自总体的每一个iid样本都是一个与总体具有相同分布的随机变量。 参数估计是指这样一类问题——总体所服从的分布类型已知，但某些参数未知...
视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd?p=46 笔记地址：https://www.yuque.com/books/share/f4031f65-70c1-4909-ba01-c47c31398466/nl8l9lP60 EM算法1 - 收敛性证明 EM算法核心思想：是具有隐变量的混合模型的参数估计。本节主要证明了分步迭代更新参数θ时，新的θt+1一定会使X取的比上一步θt更高的置信度P(X|θ)，这样算法才能保证收敛。 前置知识：首先要理解什么是含有隐变量的混合模型。我们之前处理的都是...
全部笔记的汇总贴：统计学习方法读书笔记汇总贴 PDF免费下载：《统计学习方法（第二版）》 EM算法用于含有隐变量（hidden variable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望（expectation) ; M步，求极大（maximization）。 一、EM算法的引入 三硬币模型 假设有三枚硬币，分别记为A、B、C。这些硬币正面的概率分别为π,p,qπ,p,qπ,p,q，进行如下的抛硬币实验：先掷硬币A，根...
两个高斯分布的累加
机器学习深版08：EM算法 文章目录 机器学习深版08：EM算法1. 铺垫2. 问题引入与欧拉解释3. 更加严谨的推导1. 铺垫Jensen不等式：对于凸函数，有以下结论：上图是连续的下图是离散的： 2. 问题引入与欧拉解释 问题提出：K-means算法可以将数据分成簇，但是却给不出它的后验概率。 高斯混合模型GMM，混合高斯分布不是高斯分布。 结论是正确的，解释过程略有问题。 先验假设对最后的结果会有影响，有时影响是决定性的。 ...