Python中的期望最大化
在Python中，期望最大化是一种优化算法，用于求解最优化问题。它是一种迭代算法，通过不断调整参数的值，使得目标函数的期望值最大化。
期望最大化算法常用于机器学习领域，特别是在概率模型中的参数估计问题中。它基于观测数据和模型的参数之间的关系，通过最大化似然函数来估计模型的参数。
优势：
- 灵活性：期望最大化算法可以适用于各种不同的最优化问题，包括线性和非线性问题。
- 高效性：该算法通常具有较快的收敛速度，能够在较短的时间内找到较优解。
- 可解释性：通过最大化目标函数的期望值，可以得到对应的参数估计结果，从而对问题进行解释和理解。
应用场景：
- 参数估计：期望最大化算法可以用于估计概率模型中的参数，如高斯混合模型、隐马尔可夫模型等。
- 聚类分析：通过最大化聚类模型的似然函数，可以实现对数据进行聚类分析。
- 强化学习：期望最大化算法在强化学习中也有广泛应用，用于估计值函数或策略函数的参数。
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia） 该平台提供了丰富的机器学习工具和算法库，可用于实现期望最大化算法等优化算法。
总结： 期望最大化是一种优化算法，用于求解最优化问题。它在Python中广泛应用于机器学习领域，通过最大化目标函数的期望值来估计模型的参数。腾讯云提供了机器学习平台等相关产品，可用于支持期望最大化算法的实现。
相关·内容
1回答
统计模型OLS回归:对数似然、使用和解释
python、statistics、statsmodels
我使用python的statsmodel包来进行线性回归。在R^2、p等的输出中也存在“对数似然”.在文档中，这被描述为“拟合模型的似然函数的值”。我看了一下源代码，并不真正理解它在做什么。
阅读更多关于似然函数，我仍然有非常模糊的想法，这个‘对数-似然’值可能意味着什么，或被用来。所以有几个问题：
在线性回归的情况下，似然函数的值不等于参数的值(本例中为beta)吗？这似乎是这样的，根据下面的推导，导致方程12：
知道似然函数的值有什么用？它是否与其他具有相同反应和不同预测指标的回归模型进行比较？实际的统计学家和科学家如何使用统计模型提出的对数似然值？
浏览 1提问于2014-10-23得票数 2
回答已采纳
1回答
如何比较EM算法中不同混合分量数的性能？
machine-learning、data-mining、clustering、expectation-maximization
我在一本机器学习书中读到了EM (期望-最大化)算法。在这一章的最后，作者提到，我们不能根据每个模型的对数似然来决定成分数目(高斯分布的混合物)的“最优性”--因为具有更多参数的模型将不可避免地更好地描述数据。
因此，我的问题是
1)如何使用不同数量的组件来比较每个模型的性能？
( 2)有哪些重要因素帮助我们确定EM模型足以对观测数据进行建模？
浏览 0提问于2017-02-27得票数 3
1回答
对于以GB为单位的大型数据集，实施最大似然估计的最佳/首选方法是什么
machine-learning
我有一个以千兆字节(GB)为单位的数据集，并希望估计其中缺失值的参数。
在机器学习中有一种称为MLE(最大似然估计)的算法可以用于机器学习。
既然R可能无法处理这么大的数据集，那么哪个库将是最好的呢？
浏览 3提问于2013-01-18得票数 3
回答已采纳
2回答
平方和与最大似然线性回归之差
machine-learning、linear-regression
我是机器学习的新手，我学习的第一个论点是线性回归。我明白，用几句话来说，使用线性回归的想法是学习一个假设，它可以在y的近似下映射一个新的输入x。
为了做到这一点，如果我的假设是：
h(x) = wx + w0
我必须更新我的参数，将误差函数最小化，如最小二乘，并借助梯度下降这样的优化算法优化w向量。
我理解这是如何工作的，但有时我看到这种“最大似然估计”，我不明白它是否是估计w参数或其他什么的另一种方法。
浏览 0提问于2018-06-26得票数 1
回答已采纳
2回答
最大似然估计与梯度下降的关系
logistic-regression、gradient-descent
MLE (用于寻找logistic回归的最佳参数)和梯度下降之间的异同是什么？
浏览 0提问于2022-01-03得票数 1
1回答
statsmodel分数logit模型
python、python-2.7、statistics
谁能告诉我在python的statsmodel包中估计分数logit模型的参数的方法是什么？
有没有人能给我介绍一下分数logit模型源代码的具体部分？
浏览 14提问于2017-07-15得票数 0
1回答
统计术语：“算法”是“模型”的同义词吗？
algorithm、model、statistics、terminology
我有个术语问题。在统计学中，“算法”是“模型”的同义词吗？例如，当我拟合一个带有变量的广义线性模型，并为特定目的调整模型参数时，我是否可以报告我“开发了一个算法”，或者这是一个错误的陈述？如果是的话，我所做的最好的描述是什么？开发了模型/安装了模型/建立了模型.？
浏览 7提问于2022-08-24得票数 1
1回答
高斯混合模型
data-science、mixture-model
我已经看到，高斯混合模型被发现使用最大似然估计。还有别的方法可以不用极大似然估计来解决这个问题吗？
浏览 7提问于2021-07-23得票数 0
回答已采纳
1回答
最大似然参数估计
machine-learning、bayesian、mle
鉴于这一数据集：
颜色大小
红大
白色小
红大
红小
白大
红大
和以下贝叶斯网络：颜色->大小，我应该找到最大似然参数的贝叶斯网络。估计者是什么？我不知道如何在这里进行，因此，任何帮助都将受到极大的感谢。
浏览 1提问于2014-12-11得票数 1
回答已采纳
1回答
高斯混合模型的数学与EM算法
clustering、gaussian、expectation-maximization、gmm
我很难理解GMMs背后的数学。
GMM是参数为\mu_k, \sigma_k, \pi_k的K个不同高斯分量上的加权和。
根据我的理解，总的概况是：
初始化每个k‘s分量的随机参数
使用pdf p(x | \mu_k, \sigma_k) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}计算每个组件的责任值
使用此责任值更新参数\mu_k, \sigma_k, \pi_k
我的问题是：
何时何地使用贝斯法则？
日志似然函数在什么时候和如何起作用？
浏览 0提问于2023-04-22得票数 2
回答已采纳
2回答
状态模型的MLEModel类是否使用期望最大化进行拟合？
python、statsmodels、expectation-maximization
我正在使用statsmodels的MLEModel类构建自定义stat空间模型，并使用.fit()方法对未知参数进行拟合。我认为这是使用期望最大化，但我不确定，我在文档中找不到这方面的任何提示。此外，.fit()方法的详细输出显示了单个优化的步骤，这使我更加怀疑。
如果它不使用EM，它在做什么？也许我在这里遗漏了什么，但我认为对于带有隐藏变量的模型(比如状态空间模型)，您不能直接最小化可能性(因为您不知道，也不观察隐藏的状态)。
谢谢你的建议
浏览 11提问于2021-04-19得票数 1
回答已采纳
1回答
两组隐变量的EM算法
algorithm、variables、machine-learning、expectation-maximization
在典型的聚类问题中，数据点x的概率为p(x) = sum_k p(k)p(x|k)，其中k是指定x所属集群的潜在变量。我们可以使用EM算法来最大化训练数据集sum_n log (sum_k p(k)(p(x|k)))的目标函数的对数似然。
我想知道EM算法是否能解决两个潜在变量的问题，即p(x) = sum_k sum_l p(x|k, l)p(k)p(l)？如果是的话，我们怎样才能做到呢？
如果所有的概率分布都是sigmoid函数呢？
浏览 3提问于2013-12-16得票数 2
回答已采纳
2回答
Logistic回归中的MLE &梯度下降
logistic-regression、gradient-descent
在Logistic回归中，利用MLE建立数学函数来估计模型参数，采用梯度下降等优化技术求解该函数。
有人能提供一个用例子解释这个过程的资源吗？
浏览 0提问于2022-01-09得票数 1
2回答
为了编写一个简单的人工智能程序来玩游戏，我需要什么知识？
machine-learning、algorithms、beginner、reinforcement-learning、training
我是B.Sc毕业生。我的课程之一是“机器学习入门”，我一直想在这门课上做一个个人项目。
我最近听说了不同的人工智能训练来玩游戏，如马里奥，围棋等。
为了训练一个简单的人工智能程序来玩游戏，我需要获得什么知识？对于初学者来说，你推荐什么游戏？
这是我目前在机器学习中所知道的-
课程介绍和机器学习。K-最近邻算法和K-均值算法
统计推断
高斯混合模型(GMM)与期望最大化
可能是近似正确的模型，包括泛化界和模型选择。
基本的超平面算法:感知器和Winnow。
支持向量机(SVM)
核粒
促进弱学习者向强学习者学习: AdaBoost
边缘-感知器
回归
PCA
决策树
决策树修剪与随机林
浏览 0提问于2017-01-04得票数 9
回答已采纳
2回答
如何评估通过机器学习技术获得的结果的不确定性？
machine-learning、regression、uncertainty
随着机器学习(其各种形式)在科学中变得越来越普遍，建立逻辑和系统的方法来解释机器学习结果变得非常重要。虽然现代ML技术已经表明自己能够与更“经典”的技术竞争，甚至超过了它们的准确性，但在任何数据分析中得到的数值结果都只是故事的一半。
有建立和良好的形式化(数学上)的方法来评估结果中的不确定性，通过经典方法。如何评估机器学习结果中的不确定性？例如，在类似于经典回归分析的情况下，估计拟合参数的不确定性(至少在理论上是如此)是相对直接的。我可以做一些测量，把它们拟合成某种方程，估计一些物理参数，例如用高斯误差近似的规则来估计它的不确定性。如何确定某些机器学习算法所估计的同一参数的不确定性？
我认识到
浏览 0提问于2022-06-10得票数 3
回答已采纳
1回答
如何用EM算法计算病人观察者实例中的概率
machine-learning
我不知道如何评价自己，但是我会把自己和初学者放在一起进行统计和机器学习。
我已经开始阅读关于最大熵似然，以及如何使用它们来估计给出任意给定分布的密度函数的最高概率的参数。
我看到了一份很好的报纸，标题是"“。本文提出了一个模型，以估计即使病人没有真正的反应，小面(符号、症状)的误差率。第7页的文章给出了一个完整的算例来解释如何估计每个观察者的错误率和边际概率。然后试图计算每个病人的指标变量。我知道方程式2.3和2.4是用来得到表2的结果的。我花了很多时间想弄清楚表4中的结果是如何计算的。它是在哪一个方程上计算的？
浏览 1提问于2014-06-10得票数 0
回答已采纳
3回答
这是什么类型的问题？
machine-learning、r、python
问题是:我有一个巨大的数据集，其大小超过200 is。数据集包含大约200列(预测器)。手头的任务是预测向客户推销哪种产品，以便他/她最终购买它，从而使公司的收入最大化。
这是一个交叉销售的情况，但我需要看看产品推荐以及收入最大化。
据我所知，收入最大化需要一个回归模型。(如果我错了，请纠正我)
我不知道如何推荐产品，因为有2000多个独特的产品。(虚拟编码需要大量的时间和资源。)
由于数据的大小，我计划使用Python来处理数据。(有关R的建议亦欢迎)
PS:如果这个问题看上去太基本，请原谅我，但我才刚刚开始学习。
更新：
数据采用长(窄)格式。
我也可以用R来解决这个问题
产品由其独特的产
浏览 0提问于2016-05-10得票数 3
2回答
最佳指数函数算法，系数和误差？
matlab、exponential
我有指数分布a*exp(b*x)的实验数据。目的是找出系数a，b及其误差。
我尝试了使用函数fit(B,C, 'exp1')，并得到了一些结果。
目前，我正在实验一些问题，因为由于实验的性质，文件中的某些数据点具有较高的错误率。
具体问题是：
在Matlab中，哪种算法或函数能给出最小的误差？
如何使用/采用Matlab中的一些函数来对与指数函数大不相同的数据赋予较小的权重(当我计算系数时)？
浏览 9提问于2013-11-04得票数 1
1回答
基于神经网络的预测及对哪些底层模型的理解
neural-network、predictive-modeling、convolutional-neural-network、forecasting、generative-models
如果我有一组非常大的数据(~ 1TB)。如何使用神经网络对这些数据，以了解哪些基本分布(例如。让我们假设一个具有一定均值的高斯或泊松人，sd)是数据所青睐的。至少，我可以得出结论，如果其中一个发行版(两个发行版中的一个)不受欢迎？
因此，主要的目标是，如果在预测时，在从这个数据集中学习之后，我能知道算法所预测的是基于哪种基本分布(或倾向于哪种分布)。
浏览 0提问于2021-04-24得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
