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

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

EM算法概述 (1)数学之美的作者吴军将EM算法称之为上帝的算法,EM算法也是大家公认的机器学习十大经典算法之一.EM是一种专门用于求解参数极大似然估计的迭代算法,具有良好的收敛性和每次迭代都能使似然函数值单调不减的优良性质.在统计机器学习.自然语言处理等领域应用非常广泛,许多统计学算法都是EM算法的体现,比如说隐含马尔科夫模型的训练方法Baum-Welch算法.最大熵模型的训练方法GIS算法.高斯混合模型EM算法.主题模型训练推理的pLSA方法,都是EM算法.甚至连聚类中的k-means算法,

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算,第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值:第二步是最大化(M),最大 化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值.M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算

上节作业回顾 (讲解+温习120分钟) #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- # author:Mr.chen # 添加商家入口和用户入口并实现物品分类功能的“购物车程序” import os,time goods_dict = { "家用电器":{ "冰箱":1200, "空调":2500, "电视":4000, "洗衣机":2000, "加

上节作业回顾(讲解+温习90分钟) #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # author:Mr.chen import os,time Tag = True menu = { "北京":{ "海淀区":[ "海淀东", "海淀西", "海淀南", "海淀北" ], "西城区":[ "西城东",

上节作业回顾(讲解+温习90分钟) #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- # author:Mr.chen # 仅用列表+循环实现“简单的购物车程序” import os,time goods = [("苹果",300),("白菜",400),("鸭梨",1000),("柿子",3000),("芒果",5000),("桂圆",8000

上节作业回顾(讲解+温习60分钟) #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- # author:Mr.chen #只用变量和字符串+循环实现“用户登陆验证接口功能” user_One_name = "chensiqi1" user_One_passwd = "666666" user_Two_name = "chensiqi2" user_Two_passwd = "666666&quo

上节作业回顾(讲解+温习60分钟) #!/bin/bash #user login User="yunjisuan" Passwd="666666" User2="yunjisuan2" Passwd2="123123" Lock="" function Title(){ cat<<KOF ************************* * 1,登录用户 * * 2,退出 * *******

开篇导语 整个Python运维开发教学采用的是最新的3.5.2版,当遇到2.x和3.x版本的不同点时,会采取演示的方式,让同学们了解. 教学预计分为四大部分,Python开发基础,Python开发进阶,Python网页编程,Python项目实战 Python开发基础分为语法基础篇,文件基础篇,函数基础篇,模块基础篇 语法基础篇中,我着重希望训练同学的是作为开发应该具备的一种逻辑思路. 文件基础篇中,我们需要练习的是如何将数据永久性的存储在硬盘上,提供读,写. 函数基础篇中,我重点是要引导同学们构

(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 回顾优化理论中的一些概念.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

适用场景:存在为未测变量的情况下,对模型参数进行估计. EM算法: input:观测数据Y,为观测数据Z,联合分布P(Y,Z|θ),条件分布P(Z|Y,θ) output:模型参数θ 步骤: (1)选择参数的初值进行迭代 (2)E步:求期望 (3)M步:最大化当前θ (4)重复(2)(3)知道算法收敛 例子:豌豆的不同形状问题.

一.最大似然估计与最大后验概率 1.概率与统计 概率与统计是两个不同的概念. 概率是指:模型参数已知,X未知,p(x1) ... p(xn) 都是对应的xi的概率 统计是指:模型参数未知,X已知,根据观测的现象,求模型的参数 2.似然函数与概率函数 似然跟概率是同义词,所以似然也是表示概率,但这个概率有些不一样. 似然是指:模型在不同参数下, p(x1) ... p(xn) 发生的概率 似然估计是指:模型的参数未知,X已知,根据观测现象(X),估计模型参数的过程 最大似然估计(为什么要最大):

在散列中,链接法是一种最简单的碰撞解决技术,这种方法的原理就是把散列到同一槽中的所有元素 都放在一个链表中. 链接法有两个定理,定理一: 在简单一致散列的假设下,一次不成功查找的期望时间为O(1 + n) 定理二: 在简单一致散列的假设下,平均情况下一次成功的查找需要的时间为O(1 + n) 该方法使用python的实现如下: # keys函数 #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 class Dict: def __init__(self, num): se

散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据键(Key)而直接访问在内存存储位置的数据结构.也就是说,它通过计算一个关于键值的函数, 将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录,这加快了查找速度.这个映射函数称做散列函数,存放记录的数组称做散列表. 一个通俗的例子是,为了查找电话簿中某人的号码,可以创建一个按照人名首字母顺序排列的表,在首字母为W的表中查找"王"姓的电话号码, 显然比直接查找就要快得多.这里使用人名作为关键字,"取首字母"是这个例子中散列函数

应用场景:用来检测网站可用性,访问失败,则发邮件通知 #!/usr/bin/env python import urllib2,time,smtplib,string,logging from conf import * logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s', datefmt='%a, %d %b %

preface: 忙于近期的任务,须要用到libsvm的一些命令.如在终端执行java svm_train train_file model_file. pythonsubset.py file train_num train_file test_file等命令.但file的准备又是通过python写好的.file须要是libsvm可以接受的格式.故用python写好特征.转为libsvm可以接受的格式.生成file,然后在终端调用训练.故想着直接在python代码里面直接执行终端的命令.博友博

上节作业回顾 (讲解+温习120分钟) #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- # author:Mr.chen # 添加商家入口和用户入口并实现物品分类功能的"购物车程序" import os,time goods_dict = { "家用电器":{ "冰箱":1200, "空调":2500, "电视":4000, "洗衣机":200

上节作业回顾(讲解+温习90分钟) #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # author:Mr.chen import os,time Tag = True menu = { "北京":{ "海淀区":[ "海淀东", "海淀西", "海淀南", "海淀北" ], "西城区":[ "西城东",

上节作业回顾(讲解+温习90分钟) #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- # author:Mr.chen # 仅用列表+循环实现"简单的购物车程序" import os,time goods = [("苹果",300),("白菜",400),("鸭梨",1000),("柿子",3000),("芒果",5000),("桂圆&

上节作业回顾(讲解+温习60分钟) #!/bin/bash #user login User="yunjisuan" Passwd="666666" User2="yunjisuan2" Passwd2="123123" Lock="" function Title(){ cat<<KOF ************************* * 1,登录用户 * * 2,退出 * *******