网站后台地址破解,网站地图怎么做html,北京网页设计 网页制作,深圳网站设计灵点网络口碑好EM算法又称期望极大算法#xff0c;是一种迭代算法#xff0c;每次迭代由两步组成#xff1a;E步#xff0c;求期望#xff08;expectation#xff09;#xff1b;M步#xff0c;求极大#xff08;maximization#xff09;。 算法背景
如果概率模型的变量都是观测变… EM算法又称期望极大算法是一种迭代算法每次迭代由两步组成E步求期望expectationM步求极大maximization。 算法背景
如果概率模型的变量都是观测变量那么可以直接用极大似然估计法或贝叶斯估计法估计模型参数。但是当模型含有隐变量时就需要考虑EM算法EM算法是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法。 EM算法
输入:观测变量数据Y隐变量数据Z联合分布条件分布
输出模型参数
1.选择参数的初值,开始迭代 EM算法对初值敏感 2.E步记为第 次迭代参数的估计值在第次迭代的步计算 是在给定观测数据和当前的参数估计下隐变量数据的条件概率分布 是完全数据的对数似然函数关于在给定观测数据和当前的参数估计下隐变量数据的条件概率分布的期望。 其中第一个变元是要极大化的参数第二个变元是参数的当前估计。 3.M步求使极大化的,确定第 次迭代的参数的估计值 每次迭代使似然函数增大或达到局部极值 4.重复第2步和第3步直到收敛。 收敛条件通常为或
