今天,我们详细的讲一下EM算法. 前提准备 Jupyter notebook 或 Pycharm 火狐浏览器或谷歌浏览器 win7或win10电脑一台 网盘提取csv数据 需求分析 实现高斯混合模型的 EM 算法(GMM_EM) 高斯混合模型是多个高斯模型的线性叠加而成的,高斯混合模型的概率分布表示如下: 其中,k表示模型的个数,αkα_kαk​ 是第 k 个模型的系数,表示出现该模型的概率,ϕ(x;μk,Σk) 是第 k 个高斯模型的概率分布. E步:样本 xix_ixi​来自于第 k 个模型

[简介] em算法,指的是最大期望算法(Expectation Maximization Algorithm,又译期望最大化算法),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 算法是 Dempster,Laind,Rubin 于 1977 年提出的求参数极大似然估计的一种方法,它可以从非完整数据集中对参数进行 MLE 估计,是一种非常简单实用的学习算法.这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据,截尾数据,带有噪声等所谓的不完全数据.可以有一

打算抽时间走读一些算法,尽量通俗的记录下面,希望帮助需要的同学.   overview: 基本思想:      通过初始化参数P1,P2,推断出隐变量Z的概率分布(E步):      通过隐变量Z的概率分布,最大似然推断参数P1,P2 (M步).   梯度下降也可以解决隐变量估计问题,但求和项会随隐变量个数指数增长,EM方法是一种非梯度下降优化方法.     一 例子参考 ------------------------------------------------------- 引入问题:两

EM, ExpectationMaximization Algorithm, 期望最大化算法.一种迭代算法,用于含有隐变量(hidden variable)的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计,其概率模型依赖于无法观测的隐变量. 经常用在ML与计算机视觉的数据聚类领域. EM应用:GMM混合高斯模型.聚类.HMM隐马尔科夫模型等. 一.Jesen不等式 对于凸函数(对于所有实数x,有f''(x)≥0).当x时向量时,如果其hessian矩阵H是半正定的(H≥0),那么f是凸函数.如果f

机器学习十大算法之一:EM算法.能评得上十大之一,让人听起来觉得挺NB的.什么是NB啊,我们一般说某个人很NB,是因为他能解决一些别人解决不了的问题.神为什么是神,因为神能做很多人做不了的事.那么EM算法能解决什么问题呢?或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上,还吸引了那么多世人的目光. 我希望自己能通俗地把它理解或者说明白,但是,EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白,因为它很简单,又很复杂.简单在于它的思想,简单在于其仅包含了两个步骤就能完成强大的功能,复杂在于它的数学推理涉及到比

最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找,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. 在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variable).最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(Data Clustering)领域. 最大期望算法经过两个步骤交替进行计

LaTeX 写作: 算法代码排版 --latex2e范例总结 latex2e 宏包的使用范例: \usepackage[ruled]{algorithm2e}                                     %算法排版样式1 \usepackage[ruled,vlined]{algorithm2e}                          %算法排版样式2 \usepackage[linesnumbered,boxed]{algorithm2e}       

以下是本人根据上一篇博客随笔http://www.cnblogs.com/jiayouwyhit/p/3251832.html,所写的KMP算法代码(暂未优化),个人认为在基于上一篇博客的基础上,代码的思路是相对很清晰的.以后的KMP算法求解建议依照此版本进行代码构思.再次强调下本版本的next数组: 例如: // T = a b c a b c a b c d //下标: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 //next: -1 0 0 0 1 2 3 4 5 6该版本的next数组的一个

改章节笔者在深圳喝咖啡的时候突然想到的...之前就有想写几篇关于算法代码的文章,所以回家到以后就奋笔疾书的写出来发表了 前一段时间介绍了Kmeans聚类,而KNN这个算法刚好是聚类以后经常使用的匹配技巧.我们都知道python中有Numby和Scipy这两个库,还有前段时间写的matplot库,绘图用的,大家可以参考下,实际这个算法是看懂之前的一些算法的实现. 上面我就简单介绍下这个算法实现,首先我们先肯定一个事前准备好的矩阵,这个多是事前聚类出来的或者通过专家估计出来的值. 为了这个分类矩阵和

经常使用的MD5算法代码日期: 2014年8月4日作者: 铁锚 MD5,全称为 Message Digest Algorithm 5(消息摘要算法第五版).详情请參考 维基百科:MD5  MD5加密后是一个字节数组, 但我们通常是取其十六进制的字符串表示法,当然,十六进制数字符串是区分大写和小写,在 mysql数据库,Java,和JavaScript语言中,通常是使用小写的字符串来表示, 而在 Oracle数据库官方提供的包中,返回的是大写字符串,这算是一个坑,假设你想要运行多次 md5,可能须

算法推导过程参见[dijkstra算法推导详解] 此文为[dijkstra算法代码实现] https://www.cnblogs.com/Halburt/p/10767389.html package a; import java.util.Arrays; /** * ┏┓ ┏┓+ + * ┏┛┻━━━┛┻┓ + + * ┃ ┃ * ┃ ━ ┃ ++ + + + * ████━████ ┃+ * ┃ ┃ + * ┃ ┻ ┃ * ┃ ┃ + + * ┗━┓ ┏━┛ * ┃ ┃ * ┃ ┃ + +

程序说明 V0.0 2015/1/24 LDPC译码算法代码概述   概述   本文介绍了包括LDPC_Simulation.m, ldpcdecoderbp1.m,ldpcdecoderminsum.m, ldpcdecoderbp2.m,ldpcdecoderminsum2.m在内的MATLAB代码的编写思路,基本原理和功能,具体代码可见文后.本文暂不涉及LDPC校验矩阵的构造和编码程序,此部分由他人提供. 修订历史 以下表格展示了本文档的修订过程 日期 版本号 修订内容 2015/02/0

一,什么是TicTacToe(井字棋) 本游戏为在下用lufylegend开发的第二款小游戏.此游戏是大家想必大家小时候都玩过,因为玩它很简单,只需要一张草稿纸和一只笔就能开始游戏,所以广受儿童欢迎.可能我说了半天,对它名字不熟悉的朋友也不懂我在说神马.那没关系,我就引用Wiki(维基百科)的介绍作为大家对它名字的认识,顺便也勾起我们儿时的回忆: 井字棋,大陆.台湾又称为井字游戏.圈圈叉叉:另外也有打井游戏.OX棋的称呼,香港多称井字过三关.过三关,是种纸笔游戏.两个玩家,一个打圈(O),一个打

阅读须知 本博客涉及到的资源: 正样本:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7326197 负样本:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7326205 训练和检测工具:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7414793 分类器xml文件:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7

高速排序算法 代码(C) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 经典的高速排序算法, 作为一个编程者, 不论什么时候都要完整的手写. 代码: /* * main.cpp * * Created on: 2014.6.12 * Author: Spike */ /*eclipse cdt, gcc 4.8.1*/ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int RandomInRange(int mi

目录 AdaBoost算法代码(鸢尾花分类) 一.导入模块 二.导入数据 三.构造决策边界 四.训练模型 4.1 训练模型(n_e=10, l_r=0.8) 4.2 可视化 4.3 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.8) 4.4 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.5) 4.5 训练模型(n_estimators=600, learning_rate=0.7) 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有pyth

工具类:  package com.ihrm.common.utils; import java.lang.management.ManagementFactory; import java.net.InetAddress; import java.net.NetworkInterface; //雪花算法代码实现 public class IdWorker { // 时间起始标记点,作为基准,一般取系统的最近时间(一旦确定不能变动) private final static long twepo

题目来自:https://www.luogu.com.cn/problem/P1271 题目描述 学校正在选举学生会成员,有 n(n\le 999)n(n≤999) 名候选人,每名候选人编号分别从 1 到 nn,现在收集到了 m(m<=2000000)m(m<=2000000) 张选票,每张选票都写了一个候选人编号.现在想把这些堆积如山的选票按照投票数字从小到大排序.输入 nn 和 mm 以及 mm 个选票上的数字,求出排序后的选票编号. 输入格式 无 输出格式 无 输入输出样例 输入 #1

不多说,直接上干货! 机器学习十大算法之一:EM算法(即期望最大化算法).能评得上十大之一,让人听起来觉得挺NB的.什么是NB啊,我们一般说某个人很NB,是因为他能解决一些别人解决不了的问题.神为什么是神,因为神能做很多人做不了的事.那么EM算法能解决什么问题呢?或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上,还吸引了那么多世人的目光. 我希望自己能通俗地把它理解或者说明白,但是,EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白,因为它很简单,又很复杂.简单在于它的思想,简单在于其仅包含了两个步骤就能完

在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variabl).最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域. 可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚.比如说食堂的大师傅炒了一份菜,要等分成两份给两个人吃,显然没有必要拿来天平一点一点的精确的去称分量,最简单的办法是先随意的把菜分到两个碗中,

一.移除性算法 (remove)  C++ Code  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45   // TEMPLATE FUNCTION remove_copy template <  class _InIt,           class _OutIt,           cl