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,...,...
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
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...
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...
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...
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...
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...
机器学习之从极大似然估计到最大熵原理以及EM算法详解
一、极大似然估计 极大似然估计是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法，极大似然原理的直观想法是，一个随机试验如有若干个可能的结果A，B，C，… ，若在一次试验中，结果A出现了，那么可以认为实验条件对A的出现有利，也即出现的概率P(A)较大。极大似然原理的直观想法我们用下面例子说明。设甲箱中有99...
（EM算法）The EM Algorithm
EM是我一直想深入学习的算法之一，第一次听说是在NLP课中的HMM那一节，为了解决HMM的参数估计问题，使用了EM算法。在之后的MT中的词对齐中也用到了。在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。 下面主要介绍EM的整个推导过程。 1. Jensen不等式 &n...
EM算法原理总结
EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法，它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）， LDA主题模型的变分推断等等。本文就对EM算法的原理做一个总结。 1. EM算法要解决的问题 我们经常会从样本观察数据中...
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