机器学习EM算法

机器学习EM算法.pdf EM算法，即期望最大化算法，是一种在统计学和机器学习领域用于含有隐变量的概率模型参数估计的迭代算法。在处理含有隐变量的概率模型时，直接应用最大似然估计会遇到困难，因为模型中的隐变量无法直接观测到。EM算法...

评级：0 浏览量：288 收藏量：0 资源大小：842KB 上传时间：2021-05-07

机器学习EM算法 ### 机器学习中的EM算法详解 #### 一、引言 在复杂的模型中，尤其是在处理包含隐藏或潜在变量的数据集时，传统的最优化方法往往难以直接应用。这时，期望最大化（Expectation-Maximization，简称EM）算法便...

评级：0 浏览量：152 收藏量：0 资源大小：757KB 上传时间：2013-06-24

机器学习em 算法 ### 机器学习中的EM算法详解 #### 一、引言 在斯坦福大学的机器学习课程中，EM（Expectation-Maximization）算法被详细地介绍，并被应用于解决含有隐变量的各种复杂问题。EM算法是一种迭代式的参数估计方法，特别...

评级：0 浏览量：0 收藏量：0 资源大小：80KB 上传时间：2015-05-10

Scratch 机器学习算法 线性回归、逻辑回归等传统的监督学习算法有广泛的应用场景,如回归问题、二分类问题等,是机器学习的基础模型。决策树、GBDT、XGBoost等集成学习方法通过组合多个基模型提高了预测精度,在工业界有大量的应用。KNN、...

评级：0 浏览量：71 收藏量：0 资源大小：1.18MB 上传时间：2024-03-05

机器学习十大算法.zip 7. EM（期望最大化）：EM算法是一种用于处理含有隐变量的概率模型参数估计的方法。它通过交替执行期望(E)步骤和最大化(M)步骤，逐步优化模型参数，常见于混合高斯模型和隐马尔科夫模型。 8. k-近邻(kNN)：kNN是一种...

评级：0 浏览量：190 收藏量：0 资源大小：4.64MB 上传时间：2022-01-06

机器学习算法推导 第十章 EM算法1 【机器学习算法推导 第十章 EM算法1】 EM（Expectation-Maximization）算法是一种在含有隐变量的概率模型中估计参数的有效方法。它通过迭代的方式最大化数据的对数似然函数，通常用于未完全观测数据（即部分观测...

评级：0 浏览量：79 收藏量：0 资源大小：9.09MB 上传时间：2022-08-04

机器学习算法之EM算法案例.zip EM算法，全称为期望最大化（Expectation-Maximization）算法，是统计学和机器学习领域中的一种重要算法，尤其在处理含有隐...通过以上四个案例，我们可以系统地学习EM算法的原理和实践技巧，从而提升在相关领域的技能。

评级：0 浏览量：402 收藏量：2 资源大小：15KB 上传时间：2021-07-26

机器学习中的EM算法详解及R语言实例 EM算法，全称为最大期望算法，是机器学习领域中一种重要的概率推断方法，尤其在处理含有隐变量的模型时非常有用。它与极大似然估计有着密切的关系，用于找到模型参数的最大似然估计。在K均值算法的基础上，EM算法...

评级：0 浏览量：147 收藏量：0 资源大小：1.69MB 上传时间：2023-12-27

Python机器学习机器学习十大算法英文文档EM 综上所述，文件“Python机器学习十大算法英文文档EM”涉及到了使用Python语言进行机器学习的实践，并且提供了十大机器学习算法的英文资料，用户可以通过百度网盘分享地址获取这些资源。文档内容可能包括算法的详细...

评级：0 浏览量：21 收藏量：0 资源大小：87B 上传时间：2024-04-15

机器学习之EM算法.ppt 机器学习之EM算法.ppt

评级：0 浏览量：89 收藏量：1 资源大小：1.21MB 上传时间：2022-05-19

机器学习之EM算法 机器学习ER算法，希望详细了解EM过程的同学们快来看看。

评级：0 浏览量：134 收藏量：0 资源大小：634KB 上传时间：2018-04-21

机器学习GMM-EM算法(数据:iris) 标题中的“机器学习GMM-EM算法”指的是在机器学习领域广泛应用的一种概率模型——高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）及其参数估计方法期望最大化（Expectation-Maximization, EM）算法。GMM是一种假设数据...

评级：0 浏览量：51 收藏量：0 资源大小：1.02MB 上传时间：2024-05-12

机器学习算法概述.docx 算法在机器学习中扮演着至关重要的角色，它们是解决问题的工具，帮助计算机从中学习模式和规律。 决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。在分类树中，我们利用熵作为衡量节点纯度的标准，而分类回归...

评级：5 浏览量：62 收藏量：0 资源大小：212KB 上传时间：2022-11-29

图解机器学习，算法实现.rar 传统的机器学习算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。 这篇文章将对常用算法做常识性的介绍，没有代码，也没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的。...

评级：0 浏览量：108 收藏量：0 资源大小：15KB 上传时间：2023-05-29

机器学习经典算法 ### 机器学习经典算法 #### C4.5算法 C4.5算法是基于ID3算法发展而来的，由Ross Quinlan提出，是决策树算法的一种，主要用于分类任务。相较于ID3，C4.5在多个方面进行了优化： 1. **信息增益率**：C4.5采用了信息...

评级：0 浏览量：91 收藏量：0 资源大小：19KB 上传时间：2019-05-03

从头开始的高级机器学习算法 包含各种 ML 算法和技术实现的 jupyter 笔记本集合。随着我的学习，我会随着时间的推移继续添加更多的实现。 到目前为止，已实现以下算法/用例： Alternating Least Squares ...Fairness in ML 机器学习中的公平性

评级：0 浏览量：104 收藏量：0 资源大小：1.81MB 上传时间：2023-04-19

AI人工智能学习，机器学习算法 人工智能，机器学习 1.matplotlib 2.numpy 3.pandas 4.seaborn 5.K近邻算法 6.线性回归 7.逻辑回归 8.决策树 9.集成学习 10.聚类算法 11.朴素贝叶斯 12.SVM算法 13.EM算法 14.HMM算法

评级：0 浏览量：319 收藏量：0 资源大小：13.15MB 上传时间：2023-12-14

机器学习常见算法思想梳理 EM算法在机器学习中常用于解决含有隐变量模型的参数估计问题。 15. Apriori和FPGrowth算法 Apriori和FPGrowth是两种用于频繁项集挖掘的算法。频繁项集挖掘是关联规则学习的基础，目的是找出数据集中的频繁项集，再...

评级：0 浏览量：276 收藏量：0 资源大小：1.11MB 上传时间：2018-09-07

MIT 18.409：机器学习的算法层面 ### MIT 18.409：机器学习的算法层面 #### 介绍 MIT 18.409课程深入探讨了机器学习领域的算法方面，旨在帮助学生理解并掌握复杂机器学习模型背后的数学原理和技术。该课程由Ankur Moitra教授授课，并在2014年进行...

评级：0 浏览量：49 收藏量：0 资源大小：2.35MB 上传时间：2024-02-01

EM算法：机器学习之EM算法实现 EM算法，全称为期望最大化（Expectation-Maximization）算法，是统计学和机器学习领域中的一种重要算法，尤其在处理含有隐变量的概率模型时表现出强大的能力。它通过迭代的方式，交替进行期望（E-step）和最大化（M-...

评级：3 浏览量：215 收藏量：0 资源大小：2.05MB 上传时间：2012-06-01

EM算法（Expectation Maximization） 通过阅读这些资料，你可以深入学习EM算法的理论基础，理解E步骤和M步骤的具体计算过程，并掌握如何在实际问题中应用和实现EM算法。此外，还可以通过实例分析和调试代码，提升自己的问题解决能力。

评级：0 浏览量：235 收藏量：1 资源大小：5.81MB 上传时间：2018-07-10

[20180325]_EM算法.zip_EM 机器学习_EM算法_机器学习；人工智能；EM算法 在学习EM算法时，你需要理解以下几个关键概念： 1. **完整数据**：包含所有观察到和未观察到的数据。 2. **观测数据**：实验中可以直接获取的数据。 3. **隐藏变量**或**潜在变量**：无法直接观测，但影响观测数据的...

评级：0 浏览量：64 收藏量：0 资源大小：28KB 上传时间：2022-07-14

机器学习经典算法视频 5. **最大期望（EM）算法**：EM算法主要用于含有隐变量的概率模型参数估计。它通过迭代两个步骤——期望（E）步骤和最大化（M）步骤，逐步优化模型参数，常用于混合高斯模型、隐马尔可夫模型等。 压缩包中的文件...

评级：0 浏览量：263 收藏量：0 资源大小：826.74MB 上传时间：2020-09-02

机器学习及其相关算法综述.pdf 几种常见的方法包括使用生成式模型（如Naive Bayes）进行EM算法估计，转导推理优化特定测试集性能，以及协同训练等。然而，半监督学习在何种条件下能有效提升性能仍是待解决的问题。 机器学习作为人工智能的重要...

评级：0 浏览量：62 收藏量：0 资源大小：380KB 上传时间：2022-03-19

EM算法详细简单解释 在统计学和机器学习领域，**期望最大化（Expectation-Maximization，简称EM）算法** 是一种非常强大的工具，用于处理包含隐变量的概率模型估计问题。EM算法的核心思想是通过迭代地执行两步——期望（E）步骤和最大化...

评级：0 浏览量：342 收藏量：0 资源大小：95KB 上传时间：2018-09-18

EM_机器学习_ 【标题】"EM_机器学习_" 指的是在机器学习领域中...学习者可以通过阅读这些资料，深入了解机器学习中的统计方法、EM算法的原理以及如何将其应用于实际问题中。同时，提升树的代码实践将有助于增强编程和模型构建能力。

评级：0 浏览量：40 收藏量：0 资源大小：13.04MB 上传时间：2021-10-04

文档机器学习中的EM算法详解及R语言实例 ### 文档机器学习中的EM算法详解及R语言实例 #### EM算法概述 EM（Expectation-Maximization）算法是一种在统计学中广泛使用的迭代优化算法，主要用于含有隐变量的概率模型的最大似然估计或极大后验概率估计。EM...

评级：0 浏览量：37 收藏量：0 资源大小：87B 上传时间：2024-04-17

机器学习十大算法：EM ### 机器学习十大算法之EM算法详解 #### 引言 在数据挖掘、机器学习以及模式识别领域，期望最大化（Expectation-Maximization，简称EM）算法近年来引起了广泛的关注与研究兴趣。EM算法最初由Dempster等人在1977年...

评级：0 浏览量：95 收藏量：1 资源大小：410KB 上传时间：2012-02-21

机器学习__GMM算法.pptx EM算法（期望最大化算法）是用于估计GMM参数的一种常用方法，它包含两个步骤： 1. **E步（Expectation Step）**：计算每个样本属于每个成分的概率（后验概率）。 2. **M步（Maximization Step）**：基于E步得到的后...

评级：0 浏览量：69 收藏量：0 资源大小：2.06MB 上传时间：2023-01-14

机器学习系列-强填EM算法在理论与工程之间的鸿沟（上）.rar EM算法，全称为期望最大化（Expectation-Maximization），是统计学和机器学习领域中一个经典且重要的算法，尤其在处理含有隐藏变量的概率模型时，它展现出了强大的能力。本资料“机器学习系列-强填EM算法在理论与...

评级：0 浏览量：23 收藏量：0 资源大小：673KB 上传时间：2023-10-18

机器学习十大算法 5. EM（期望最大化）算法（5）：EM算法是用于含有隐变量的概率模型的最大似然估计方法，常见于混合高斯模型和主题模型的参数估计中。 6. AdaBoost（Adaptive Boosting）算法（7）：AdaBoost是一种集成学习方法，...

评级：2 浏览量：37 收藏量：0 资源大小：4.66MB 上传时间：2016-04-19

机器学习系列-强填EM算法在理论与工程之间的鸿沟（下）.rar EM算法，全称为期望最大化（Expectation-Maximization），是机器学习领域中一种经典且重要的算法，主要用于处理含有隐变量的概率模型参数估计问题。在实际工程应用中，EM算法经常被用于混合高斯模型、隐马尔科夫模型...

评级：0 浏览量：24 收藏量：0 资源大小：207KB 上传时间：2023-10-18

机器学习10大算法.zip 1机器学习0大经典算法，包括: k-means, SVM, 贝叶斯，kNN，EM，决策树等，内容十分详细

评级：0 浏览量：303 收藏量：1 资源大小：4.65MB 上传时间：2021-05-12

机器学习—EM算法及高斯混合模型PPT 用于学习极大似然估计，EM算法及高斯混合模型的课件PPT，包含几个案例和EM算法的数学推导

评级：0 浏览量：469 收藏量：1 资源大小：2.13MB 上传时间：2018-04-02

Em算法硬币模型matlab代码 EM算法应用实例中硬币模型的matlab代码。 我们要做一个投掷硬币的实验，现在有两个硬币A和B，这两个硬币都是有偏的。现在要做5组实验，每次实验从两个硬币中随机抽取一个，然后连续抛10次。在不知道每次抛的硬币是A...

评级：0 浏览量：144 收藏量：1 资源大小：838B 上传时间：2023-02-27

EM算法详细例子及推导 之后，该算法被Hartley与Baum等人进一步发展，并最终由Dempster等人在1977年的论文中进行了系统的阐述，使之成为了现代统计学和机器学习领域中不可或缺的一部分。 EM算法的核心在于处理含有隐含变量的数据集，即...

评级：5 浏览量：1281 收藏量：0 资源大小：161KB 上传时间：2017-03-31

EM算法入门文档 高斯混合模型（Gaussian Mixture Models，GMM）是一种以概率分布为基础的聚类算法，它假设每个聚类都由一个独立的高斯分布组成，每个分布都...5. 在实际应用中，可以使用现成的教程和编程代码来学习和实现GMM及EM算法。

评级：0 浏览量：85 收藏量：0 资源大小：411KB 上传时间：2016-06-06

EM算法+Python代码.zip 期望最大化（Expectation Maximization， EM）算法，是一种求解含有隐变量（Latent Variable）的概率模型参数的极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation），或称极 大后验概率估计。 EM 算法并不是简单地将数据...

评级：0 浏览量：849 收藏量：5 资源大小：8.93MB 上传时间：2020-07-22

MCMC和EM算法.pdf MCMC（Markov Chain Monte Carlo）和 EM（Expectation-Maximization）算法是机器学习和数据分析中常用的两个重要算法。MCMC 算法是一种 Monte Carlo 方法，用于近似计算复杂的积分和概率分布，广泛应用于机器学习、...

评级：0 浏览量：143 收藏量：0 资源大小：259KB 上传时间：2022-03-11

EM算法硬币_EM算法_EM_ EM算法，全称为期望最大化（Expectation-Maximization），是一种在概率模型中寻找参数最大似然估计的迭代...在实际应用中，EM算法广泛应用于机器学习、统计学、生物信息学等领域，如混合高斯模型、隐马尔可夫模型等。

评级：5 浏览量：746 收藏量：2 资源大小：396KB 上传时间：2021-10-02

机器学习10大经典算法详解 EM算法是一种在含有隐变量的概率模型中寻找参数最大似然估计的有效方法。 **核心特点：** 1. **E步**：根据当前参数估计值，计算出每个数据点属于各个隐状态的后验概率。 2. **M步**：根据E步得到的后验概率重新...

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EM算法详述 期望最大化算法（EM）是一种用于求解含有隐变量的概率模型参数的最大似然估计或者最大后验概率估计的迭代算法。...理解和掌握EM算法的原理及其在实际问题中的应用，是机器学习以及统计建模中的重要技能。

评级：5 浏览量：1230 收藏量：13 资源大小：9.47MB 上传时间：2018-02-04

EM算法介绍与推导 EM算法在人工智能和机器学习领域应用广泛，特别是在处理含有隐变量的问题时非常有效。 最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是统计学中一种寻找参数的方法，它根据已知的样本数据来估计模型的参数值...

评级：0 浏览量：227 收藏量：0 资源大小：811KB 上传时间：2018-06-01

AI人工智能课程 机器学习算法班第4讲：最大熵模型与EM算法 共38页.pdf ### AI人工智能课程 机器学习算法班第4讲：最大熵模型与EM算法 #### 一、信息论基础 信息论是一门研究信息的基本特性和如何有效地传输与存储信息的学科。在这一章节中，我们将探讨信息论的基础概念，包括信息、熵...

评级：0 浏览量：19 收藏量：0 资源大小：4.09MB 上传时间：2024-07-14

机器学习中的EM算法详解及R语言实例.pdf 机器学习中的EM算法详解及R语言实例 机器学习中的EM算法是机器学习领域中一种常用的参数估计算法，用于解决含有隐变量的问题。EM算法的全称是Expectation-Maximization Algorithm，意为期望最大化算法。该算法可以...

评级：5 浏览量：624 收藏量：3 资源大小：1.64MB 上传时间：2021-11-27

常见的经典机器学习笔记 【第1讲】 机器学习的动机与应用（主要是课程要求与应用范例，没有涉及机器学习的具体计算内容） 【第2讲】 监督学习应用-线性...【第14讲】 因子分析的EM算法、主成分分析 【第15讲】 PCA的奇异值分解、独立成分分析

评级：0 浏览量：151 收藏量：0 资源大小：8.23MB 上传时间：2023-07-21

机器学习算法-EM公式 ### 机器学习算法—EM公式的解析与应用 在当今的人工智能领域，尤其是机器学习技术的发展中，EM（Expectation-Maximization）算法作为一种重要的迭代优化算法，被广泛应用于处理含有隐变量的概率模型中。EM算法的...

评级：0 浏览量：147 收藏量：0 资源大小：215KB 上传时间：2017-11-07

EM.zip_EM算法 在机器学习和统计建模中，EM算法具有广泛的实用性，是处理复杂概率模型不可或缺的工具。提供的"EM.zip"文件很可能包含了EM算法的具体实现，对于想要学习和掌握这一算法的人来说是一份宝贵的资源。

评级：0 浏览量：37 收藏量：0 资源大小：40KB 上传时间：2022-09-19

机器学习算法推导 第十四章 隐形马尔科夫模型1 【机器学习算法推导 第...前向算法、后向算法以及EM算法是解决HMM相关问题的关键算法，它们在实际问题中扮演着至关重要的角色。在机器学习和数据科学中，理解并掌握HMM及其相关算法对于解决序列数据分析问题至关重要。

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