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EM算法及其推广解析PPT学习教案.pptx
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EM算法及其推广解析PPT学习教案.pptx
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会计学
1
EM
算法及其推广
解析
EM
算法是一种迭代算
法,
1977
年由
Dempster
等人总结提出,用于
含有隐变
量的概率模型参数的
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;
M
步,
求极大。所以这一算
法称为期
望极大算法(
Ex
pectation
Maximization
)
,
简称
EM
算法
。
第
1
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页
极大似然估计
极大似然估计是概率
论在统计学中的应用,
它是参数估计的方法
之一。说的是已知某
个随机样本满足某种
概率分布,但是其中
具体的参数不清楚,
参数估计就是通过若
干次实验,观察其结
果,利用结果推出参
数的大概值。
第
2
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26
页
极大似然估计
似然函数:
已知样本集
X,X
是通过概率密
度
p(x|θ)
抽取。样本
集
X
中各
个样本的联合概率:
为了便于分析,由于
L(θ)
是连
乘的,还可以定义对
数似然函
数,将其变成连加的
:
第
3
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极大似然估计
求极值可以转换为以
下方程:
θ
的极大似然估计量表示为:
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l
n
(
)
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L
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