EM算法的基本思想
极大似然估计–示例
极大似然估计步骤
极大似然估计求解
EM算法
EM算法步骤
EM算法推导
EM算法的高斯混合模型应用
高斯混合模型参数估计的EM算法
E步
M步
两个模型均值估计结果...
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2016-03-10 17:27:53
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1、结论 测量误差（测量）服从高斯分布的情况下， 最小二乘法等价于极大似然估计。 2、最大似然估计 最大似然估计就是通过求解最大的（1）式得到参数，其中 L 函数称为参数的似然函数，是一个概率分布函数。 ...
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2016-03-09 12:44:28
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参考文献：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8537620极大似然估计已知样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，极大似然估计估计就是把待估参数看做是确定性的量，只是其取值未知。最佳估计就是使得产生当前样本的概率最大下的参数值。贝叶斯估...
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2016-01-07 01:10:05
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最大似然法,英文名称是Maximum Likelihood Method，在统计中应用很广。这个方法的思想最早由高斯提出来，后来由菲舍加以推广并命名。最大似然法是要解决这样一个问题：给定一组数据和一个参数待定的模型，如何确定模型的参数，使得这个确定参数后的模型在所有模型中产生已知数据的概率最 大。通...
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2015-12-03 00:50:51
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1.EM算法是含有隐变量的变量的概率模型极大似然估计或极大后验概率估计的迭代算法，含有隐变量的概率模型的数据表示为$P(Y,Z|\theta)$.这里，$Y$是观测变量的数据，$Z$是隐变量的数据，$\theta$是模型参数。EM算法通过迭代求解观测数据的对数似然函数$L(\theta)=logP(...
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2015-09-10 23:55:46
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【机器学习】EM算法详细推导和讲解 今天不太想学习，炒个冷饭，讲讲机器学习十大算法里有名的EM算法，文章里面有些个人理解，如有错漏，还请读者不吝赐教。 众所周知，极大似然估计是一种应用很广泛的参数估计方法。例如我手头有一些东北人的身高的数据，又知道身高的概率模型是高斯分布，那么利用极大化似然函数的....
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2015-08-29 21:34:37
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第9章 EM算法及其推广 EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量(hidden variable)的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望(expectation)；M步，求极大( maximization )，所以这一算法称为期望极大算法(exp...
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2015-08-28 19:41:47
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EM 算法是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、截尾数据以及带有噪声等所谓的不完全数据，可以具体来说，我们可以利用EM算法来填充样本中的缺失数据、发现隐藏变量的值、估计HMM中的参数、估计有限混合分布中的参数以及可以进行无监督聚类等等。贴相关几个好文章：从最大似然到EM算法浅解混合高斯模型（Mixtu...
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2015-08-06 22:21:12
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最大似然估计是一种奇妙的东西，我觉得发明这种估计的人特别才华。如果是我，觉得很难凭空想到这样做。 极大似然估计和贝叶斯估计分别代表了频率派和贝叶斯派的观点。频率派认为，参数是客观存在的，只是未知而矣。因此，频率派最关心极大似然函数，只要参数求出来了，给定自变量X，Y也就固定了，极大似然估计如下...
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2015-07-31 23:24:27
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A novel method for identifying behavioural changes in animal movement dataA novel method for identifying behavioural changes in animal movement data词语翻译
相关定义
正文
Abstract
Introduction
Methods
Applicatio...
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2015-07-11 13:41:59
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