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EM算法讲解PPT课件.pptx
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EM算法讲解PPT课件.pptx
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EM算法的相关讲解,帮助你理解
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EM算法的具体讲解,非常清楚,具体的你可以自己看看,我觉得很受用。
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这个Em算法浅显易懂,是学习GMM了解EM 算法的很好帮助材料
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最新中文介绍EM(Expectation Maximum)算法。
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描述了EM算法的基本原理,介绍了高斯混合模型的解法
非常经典的EM算法讲解
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我看了很多有关EM算法的讲解,整理了三份最经典的、最深入浅出的讲解!不知道你能不能看懂,反正我看懂了!真的非常好
机器学习技术课程 统计学习方法第二版系列课程 全部课程PPT课件 由浅入深 讲解清晰 共22个章节.rar
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提纲
1
、
EM vs K
-means
2
、问题描述
3
、极大似然估计介绍
4
、隐藏变量
5
、
EM
算法框架
6
、举例和应用
7
、实验
第
1
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共
23
页
1
、
EM vs K
-means
K
-means:
1.
数据分为
K
个簇,随
机选取簇中心
2.
计算每个点到各个簇中
心距离
d
ik
3.
依据
d
ik
做决策,划分
点的类别
4.
重新调整簇中心,迭代
2~4
步直到收敛。
EM:
1.
数据来自
K
各未知分布,对
分布的参数随机赋值
θ
2.
计算每一个点来自于各个分
布的期望
E
ik
3.
根据期望调整分布模型的参
数
θ
,使得似然最大化。迭代
2~3
步直到收敛。
E
ik
可以作为聚类时候决策的依
据
第
2
页
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23
页
2
、问题描
述
假设给定一个样本集
D={x
1
,x
2
,x
3
....x
n
}
且知道这
个样本集是由
K
个未知模型
产生的数据。我们需要通过这
个样本集去分别估计这
K
个
概率模型的参数
θ
K
(K=1,2,3….)
使得这
K
个
概率模型
产生数
据集
D
的
概率最大。
第
3
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页
2
、问题示意
图
模型参数?
数据类别?
第
4
页
/
共
23
页
3
、极大似然
估计思想
你同学与一位猎人一起外出打猎,一只野兔从
前方窜过.只听一声枪响,野兔应声到下,如
果要你推测,这一发命中的子弹是谁打的?
——
这时你会想,这个人一枪就能打中兔子,
由于猎人命中的概率大于你的同学,所以打中
兔子的应该是猎人。也就是说这时候命中的概
率应该属于猎人的概率。
极大似然估计的思想:对于已经发生的事情,
我们认为产生这个结果所对应的概率应该是最大的。
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