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南平特色种植:EM算法

時間:2018-11-26 20:58:40      閱讀:23409      評論:0      收藏:0      [點我收藏+]

吉利平特名人堂 www.tparu.icu 標簽:選擇   樣本   alt   高斯   技術   分類   高斯分布   一個   inf   

EM算法:
讓期望最大化的算法
最大似然估計:
已知:樣本服從分布的模型 觀測到的樣本
求解:模型的參數

極大似然估計是用來估計模型參數的統計學方法 就是什么參數能使得樣本符合這么一個模型
最大似然函數:什么樣的參數使得出現當前這批樣本概率最大 利用結果推出參數的最大值


問題提升:
有兩個類別,這兩個類別都服從高斯分布但是參數不同 抽取到的每個樣本都不知道是從哪個分布抽取的
求解目標:男生和女生對應的高斯分布的參數
多分類的隱變量
Z=0或Z=1標記樣本來自哪個分布,則Z就是隱變量

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先隨機初始化兩個分布的參數
先知道多大概率來自不同的類 E-step
算這兩種情況針對樣本的情況,發生該樣本情況時這兩種發生該樣本情況的概率。 PA=。。 PB=。。。選A的概率=PA/PA+PB PB=PB/PA+PB
算出了選擇AB分別對應的概率,然后再去
A的概率乘以發生次數,這就是對應的每種硬幣針對每次樣本估計的結果,
對于每個樣本都這么計算A和B發生的概率,然后求期望
通過每種硬幣對應的期望,去更改初始設置的概率,此時的正面朝上就是正期望/正+反的期望
直到最后參數發生很小的浮動 就用EM算法算出來了最后的結果 各自分布的參數

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EM算法

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原文地址:https://www.cnblogs.com/libin123/p/10022794.html

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