Expectation Maximization Algorithm EM算法和之前学的都不太一样，EM算法更多的是一种思想，所以后面用几个例子讲解，同时也会重点讲解GMM高斯混合模型。...这两种表示法是源于两种学派的不同理解： 频率派认为参数为固定的值，是指真实世界中，参数值就是某个定值。 贝叶斯派认为参数是随机变量，是指取这个值是有一定概率的。...所以整个EM算法步骤就很清晰了： EM算法计算步骤： E-step： 对于每一个 ? ，求 ? M-step： ? 这时候就可以使用求导迭代的方法求解了。...其实如果用kmeans聚类的话更加快速，但是这里还是用EM。...⑧总结 EM和Kmeans算法其实很类似，事实上步骤基本可以用EM框架来替换，但是Kmeans算法是硬分类，说一不二，但是EM算法不太一样，是软分类，百分之几是那个，百分之几是这个。
推导EM算法之前，先引用《统计学习方法》中EM算法的例子： 例1. (三硬币模型) 假设有3枚硬币,分别记作A,B,C。这些硬币正面出现的概率分别为π，p和q。...这部分的难点是因为（3）多项式中+符号的存在，而这是因为这个三硬币模型中，我们无法得知最后得结果是硬币B还是硬币C抛出的这个隐藏参数。...可能因为θ中多个参数的某种关系（如上述例子中以及高斯混合模型中的3类参数），导致上面的log似然函数无法直接或者用梯度下降法求出最大值时的θ值，那么这时我们需要加入一个隐藏变量z，以达到简化l(θ),迭代求解...2.EM算法推导 这小节会对EM算法进行具体推导，许多跟上面例子的解法推导是相同的，如果已经懂了，可以加速阅读。...NG教授的公开课中的EM视频 [3]http://cs229.stanford.edu/materials.html, Andrew NG教授的讲义，非常强大，每一篇都写的非常精炼，易懂 [4]http
EM算法的每次迭代分两步完成:E步，求期望(expectation)；M步，求极大值(maximization).所以这一算法称为期望极大算法，简称EM算法。(你看懂了吗？反正我第一次看是一脸懵。...算法，也可以说是EM算法的目的就是求取这个模型的最大化参数。...(硬币A出现的结果就是隐变量) 下图中红色问号就是一个隐变量，在整个过程中我们是看不到A的结果，我们只能看到最后红色1的结果，而我们现在要做的就是通过红色1的结果去求取A、B、C正面出现的概率。...03|算法步骤： EM算法就是通过迭代求L(θ)=logP(Y|θ)的极大似然估计。 EM算法步骤的第一步就是设定一个参数初值，这是人为设定的，这个值将会影响后续的参数迭代。...Q函数： Q函数其实就是L(θ)，也就是EM算法其实就是求取Q函数的极大值。 04|EM算法的应用： EM算法常用在非监督学习问题中，即训练数据只有输入没有对应的输出。
https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/89216162 EM 算法 EM 算法，指的是最大期望算法（Expectation Maximization...Algorithm，期望最大化算法），是一种迭代算法，在统计学中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。...EM 算法当做最大似然估计的拓展，解决难以给出解析解（模型中存在隐变量）的最大似然估计（MLE）问题 ? ? ? ? ? EM 算法步骤： ? 使用 EM 算法处理 iris # !...iris_feature[pair[1]], fontsize=11) plt.grid(b=True, ls=':', color='#606060') plt.suptitle('EM
简言 em 和 rem这种相对长度单位进行页面排版是web开发中的最好的选择。在页面排版中较好应用em 和 rem，根据设备尺寸缩放显示元素的大小。...上述现象的出现，是因为em是相对于当前元素字体的大小。由于中的字体大小现在设置为2em， 因此中其它属性的1em值就是 1em = 32px。这里比较容易引起误解的地方。...什么是rem rem表示 root em，它是相对于根元素的长度单位。这里根元素就是中定义的字体大小。这意味着任何地方的1rem总是等于中定义的字体大小。...其实 em和rem都有各自的优势和劣势，在实际项目开发中，应该结合使用两者，利用各自的优势，从而实现较好代码质量和显示效果。 那么在具体的应用中如何在两者中做选择呢？...这就是前述规则中的第一条规则。 只使用em 如果只使用em来定义上述组件，结果会怎样呢？
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，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。...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的隐含数据一起来极大化对数似然，求解我们的模型参数（EM...当然，K-Means算法是比较简单的，实际中的问题往往没有这么简单。上面对EM算法的描述还很粗糙，我们需要用数学的语言精准描述。 2....EM算法的推导 至此，我们理解了EM算法中E步和M步的具体数学含义。 3. EM算法流程 现在我们总结下EM算法的流程。 4....EM算法的收敛性思考 EM算法的流程并不复杂，但是还有两个问题需要我们思考： 1） EM算法能保证收敛吗？ 2） EM算法如果收敛，那么能保证收敛到全局最大值吗？
本文就对EM算法的原理做一个总结。 01 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。...当然，K-Means算法是比较简单的，实际中的问题往往没有这么简单。上面对EM算法的描述还很粗糙，我们需要用数学的语言精准描述。 02 EM算法的推导 对于m个样本观察数据 ?...去掉上式中为常数的部分，则我们需要极大化的对数似然下界为： ? 上式也就是我们的EM算法的M步，那E步呢？注意到上式中 ? 是一个分布，因此 ? 可以理解为 ? 基于条件概率分布 ? 的期望。...至此，我们理解了EM算法中E步和M步的具体数学含义。 03 EM算法流程 现在我们总结下EM算法的流程。 输入：观察数据 ? ，联合分布 ? ，条件分布 ? ，最大迭代次数J。...04 EM算法收敛性思考 EM算法的流程并不复杂，但是还有两个问题需要我们思考： 1） EM算法能保证收敛吗？ 2） EM算法如果收敛，那么能保证收敛到全局最大值吗？
EM（ expectation-maximization，期望最大化）算法是机器学习中与SVM（支持向量机）、概率图模型并列的难以理解的算法，主要原因在于其原理较为抽象，初学者无法抓住核心的点并理解算法求解的思路...高斯混合模型 EM算法的目标是求解似然函数或后验概率的极值，而样本中具有无法观测的隐含变量。下面以聚类问题和高斯混合模型为例进行说明。...接下来根据该概率论构造目标函数（下界函数），这个目标函数是对z的数学期望，这就是EM算法中“E”的含义。 M步，求解如下极值问题，更新θ的值： ?...上面的目标函数中对数内部没有求和项，更容易求得θ的公式解。这就是EM算法中“M”的含义。由于Qi可以是任意个概率分布，实现时Qi可以按照下面的公式计算： ?...上面的目标函数中，只有In wj和w有关，因此可以简化。由于wi有等式约束 ? ，因此构造拉格朗日乘子函数 ? 对w求梯度并令梯度为0，可以得到下面的方程组 ? 最后解得 ?
1、px 1个px相当于一个像素 2、em em是相对的长度单位，既然是相对的长度单位，那么一定有一个参照对象。...em 相对参照对象为父元素的font-size em具有继承的特点，如果em的父元素没有设置font-size，那么它会去找他父元素的父元素，一级级的往上找，知道找到位置 当没有设置font-size时...，浏览器会有一个默认的em设置，一般设置为：1em = 16px 3、rem rem也是相对的长度单位，参照对象为根元素html，参照物固定不变，所以比较好计算。
最近做挑战编程，题目难度加大，题意理解也越来越吃力了，好几次都理解错题意。 题意：先给出洗牌者能够洗牌的几种方法，再给你k，让你求他经过第k种方法洗牌后的排序 ...
就是从分布是p(x|θ)的总体样本中抽取到这100个样本的概率，也就是样本集X中各个样本的联合概率，用下式表示： ?...如果两个类别混在一起，那么就是下面的EM估计了。 二 EM算法 EM出现的原因就是抽取的样本不知道是哪个分布抽取的。...至于为什么最后能够迭代成功，就是因为在后面的似然函数的证明中可以证明似然函数最后就是一个单调函数 三 EM算法的推导： 给定的训练样本是 ?...这样解释了式子（2）中的期望，再根据凹函数时的Jensen不等式： ? 可以得到（3）。...这犹如在x-y坐标系中找一个曲线的极值，然而曲线函数不能直接求导，因此什么梯度下降方法就不适用了。
现在来看EM算法，给定训练样本，引入隐含的类别标签，在有监督方法中，最大对数似然函数，同样这里最大化对数似然函数的在隐变量的全期望： 其中为样本的隐变量的概率分布，。...特别是当类标签已知，像高斯判别模型那么进行参数估计，但在混合高斯模型中，而隐变量却是未知，所以我们很难直接优化。...，所以得 所以： 朴素贝叶斯混合 在文本聚类问题中，当采用One-hot编码时，则一篇文档的类别可以看作是隐变量服从伯努利分布，文档中词在类别下的条件概率也可看作是一个伯努利分布（如果文档采用词在字典中的位置表示...在PLSA模型中，我们假设隐变量的语义是主题，而一篇文档涉及多个主题，不同的主题下产生词的概率不同。...频率学派认为数据服从参数一定的概率分布，贝叶斯学派则从数据中估计参数的概率，认为参数本身服从一个先验概率，由贝叶斯公式，最大化后验概率： 也就是说LDA比pLSA多了两个先验分布： 其中表示文档，表示主题
rem与em详解 em 和 rem都是灵活、 可扩展的单位，由浏览器转换为像素值，具体取决于您的设计中的字体大小设置。...此字体大小会被浏览器中字体大小的设置影响，除非显式重写一个具体单位。 em 单位转为像素值，取决于他们使用的字体大小。 此字体大小受从父元素继承过来的字体大小，除非显式重写与一个具体单位。...然而，大多数 web 设计中的元素往往不会有这种类型的要求，所以一般使用 rem 单位的字体大小，em 单位只在特殊的情况下使用。...不要使用 em 或 rem : 多列布局 布局中的列宽通常应该是 %，因此他们可以流畅适应无法预知大小的视区。 然而单一列一般仍然应使用 rem 值来设置最大宽度。...总结 让我们以一个快速符号点概括我们介绍的内容: rem 和 em 单位是由浏览器基于你的设计中的字体大小计算得到的像素值。 em 单位基于使用他们的元素的字体大小。
EM算法简介 首先上一段EM算法的wiki定义: expectation–maximization (EM) algorithm is an iterative method to find maximum...实际分布中可以把模型定义为任何分布的mixture model，为何是高斯混合模型呢?...sklearn中的GMM API地址在这：GuassianMixture_API 官方的guide是这么介绍的: The GaussianMixture object implements the...EM还有用在DGM(Bayesian network)中的，这些就比较高深了，暂时还没做了解，以后再补. 参考 1. EM算法在wiki上的解释 2....一个EM算法的总结 5. GMM模型 6. sina博客介绍的GMM 7. scikit-learn中的GMM
EM算法 对于一般概率模型的学习策略，我们往往会采取极大似然估计或者贝叶斯估计的方法对模型的参数进行估计，但是需要注意的是这种估计方法都是建立在待估参数全部为已经知道结果的参数（观测变量）的基础之上的。...面对上述问题我们很自然的一种想法是通过迭代算法来求解近似最大值，而EM算法正是在针对这个问题的求解过程中导出的一种来近似求解的对数似然函数极大化问题的算法。...EM算法主要分为两步： E:求期望(expectation) M:求极大(maximization) EM算法的核心思想是在既定样本数据下在因变量最有可能的分布状态下利用极大似然估计模型的参数。...算法导出 图片 图片 图片 EM算法就是通过不断求解下界的极大化逼近求解对数似然函数极大化的算法，这里的Q其实就是求logP(Y,Z∣θ)logP(Y,Z|\theta)logP(Y,Z∣θ)的期望值（...Coordinate ascent） 坐标上升法是一种与梯度下降法类似的方法，与梯度下降法不同之处在于梯度下降法目的是最小化代价函数，坐标上升法的目的是最大化似然函数； 梯度下降法每一步只更新模型参数，而Em
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，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。 ...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的隐含数据一起来极大化对数似然，求解我们的模型参数（EM...我们会假设$K$个初始化质心，即EM算法的E步；然后计算得到每个样本最近的质心，并把样本聚类到最近的这个质心，即EM算法的M步。...当然，K-Means算法是比较简单的，实际中的问题往往没有这么简单。上面对EM算法的描述还很粗糙，我们需要用数学的语言精准描述。 2. ...EM算法的推导 image.png image.png 3. EM算法流程 image.png 4. EM算法的收敛性思考 image.png image.png 5.
软件要求 APIC-EM采用一体化安装，在安装ISO image中包含了如下组件： • Ubuntu 14.04LTS 64-bit • Cisco APIC-EM services • Grapevine...选择Create a new APIC-EM cluster: ? 3. 输入APIC-EM网卡配置参数，安装向导会提示用户为每块网络配置相应的参数，APIC-EM默认的主用网卡是eth0。...如下的配置参数需要输入到系统中： Host IP Address：APIC-EM服务器的网卡IP地址，用于服务器与外部网络通信使用。...APIC-EM安装成功。...登录APIC-EMWeb UI，在浏览器中输入如下URL： https://apic-em-host-ip-address 登录GrapevineWeb Console，在浏览器中输入如下URL： https
第一次接触EM算法，是在完成半隐马尔科夫算法大作业时。我先在网上下载了两份Baum-Welch算法的代码，通过复制粘贴，修修补补，用java实现了HMM算法（应用是韦小宝掷两种骰子的问题）。...最近，我看到一篇很好的文章，对EM算法的计算有了进一步的了解 文章中有个例子，能让人快速了解EM算法的使用方法，下图是例子的示意图，图b是EM算法的实例，图a是让我们预热的。...那么，我们就需要用EM算法，基本步骤为：1、给θA和θB一个初始值；2、（E-step）估计每组实验是硬币A的概率（本组实验是硬币B的概率=1-本组实验是硬币A的概率）。...分别计算每组实验中，选择A硬币且正面朝上次数的期望值，选择B硬币且正面朝上次数的期望值；3、（M-step）利用第三步求得的期望值重新计算θA和θB；4、当迭代到一定次数，或者算法收敛到一定精度，结束算法
在这一方法中我没没有利用任何的需要求解函数的特征（除了映射关系），从这一角度上来看，搜索方法还是有很大改进的余地的。 3....梯度方法 参考凸优化中的基本算法——梯度下降，我们构造了一序列进行搜索，序列满足 ? 更一般的情况下，我们需要对上面的式子加上一些扰动。...Missing Data Models（缺失数据模型） 文中提到这些近似方法多用在缺失数据模型中，此处先简要介绍缺失数据模型。...80%93maximization_algorithm或是 JerryLead的文章（EM算法）The EM Algorithm。...（EM算法是一种贪婪的算法，所以可能会收敛到局部最优） 对于EM算法收敛到最优值，可以证明，序列满足 ? 单且仅当 ? 时等号成立。这是因为（定义） ?
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