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第三章EM算法第14-26页·EM算法概述第14-16页·基本性质第16-20页·EM算法的几种解释第20-23页·下界极大化(Lowerboundmaximization)第20-21页·相对熵的下…
EM算法是一种迭代算法，其特点是每一步迭代都由两步组成:第一步———求期望;第二步:步———求极大值。这也是EM算法这个名字的由来。EM算法具体的实现如下EM算法使用完全样本点的似然函数，其对数似然函数为logL缺失了部分数据而观测不到
2．EM算法EM算法是Dempster，Laind和Rubin于1977年提出的求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行估计，是一种非常简单实用的学习算法，这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据和截尾数据等。
最近在写毕业论文，由于EM算法在我的研究方向中经常用到，所以把相关的资料又拿出来看了一下，有了一些新的理解与感悟。在此总结一下。EM算法即“期望极大算法”。学过机器学习的朋友都知道EM算法分两步：E步求期望，M步求极大。但是期望是求谁的期望，极大是求谁的极大呢？
最近在写毕业论文，由于EM算法在我的研究方向中经常用到，所以把相关的资料又拿出来看了一下，有了一些新的理解与感悟。在此总结一下。EM算法即“期望极大算法”。学过机器学习的朋友都知…
无论是研究方向是AI方面的学生，或者是做机器学习方面的算法工程师，在掌握基础的机器学习相关知识后，都必须掌握搜索论文的技能，特别是研究或者工作领域方向的最新论文，更进阶一点的技能，就是可以复现论文的算法，这是在论文作者没有开源代码的时候的一个解决办法，但是在能够...
硕士毕业论文—《EM算法在时间序列模型参数估计中的应用》摘要第1-4页abstract第4页第1章引言第7-9页1.1背景介绍及文献回顾
基于EM算法的多模型系统辨识.魏锦锦.【摘要】：科学技术的快速发展使得工业生产的控制与优化技术越来越受到重视,现有的控制理论和技术的研究大多是以模型为基础的,大多数模型都是未知的,辨识作为建模的一种有利工具,已经成为了重要的研究领域。.辨识...
本文为加拿大西蒙菲莎大学（作者：YingjianZhang）的硕士论文，共102页。在本文中，我们对隐马尔可夫模型（HMM）进行了扩展，解决了金融时间序列模型的两个最重要挑战：非平稳和非线性。具体地说，我们将HMM扩展到包含一个新的指数加权期望最大化（EM）算法来处理这两个挑战。
基于模糊理论的EM算法在聚类分析的应用研究.冯雪冰.【摘要】：聚类分析是数据挖掘、机器学习等领域的重要内容,各种聚类算法五花八门,各有利弊。.如何让聚类算法适应复杂的应用场景,让聚类结果更加正确、稳定都显得至关重要,除了根据实际问题选择合适...
第三章EM算法第14-26页·EM算法概述第14-16页·基本性质第16-20页·EM算法的几种解释第20-23页·下界极大化(Lowerboundmaximization)第20-21页·相对熵的下…
EM算法是一种迭代算法，其特点是每一步迭代都由两步组成:第一步———求期望;第二步:步———求极大值。这也是EM算法这个名字的由来。EM算法具体的实现如下EM算法使用完全样本点的似然函数，其对数似然函数为logL缺失了部分数据而观测不到
2．EM算法EM算法是Dempster，Laind和Rubin于1977年提出的求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行估计，是一种非常简单实用的学习算法，这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据和截尾数据等。
最近在写毕业论文，由于EM算法在我的研究方向中经常用到，所以把相关的资料又拿出来看了一下，有了一些新的理解与感悟。在此总结一下。EM算法即“期望极大算法”。学过机器学习的朋友都知道EM算法分两步：E步求期望，M步求极大。但是期望是求谁的期望，极大是求谁的极大呢？
最近在写毕业论文，由于EM算法在我的研究方向中经常用到，所以把相关的资料又拿出来看了一下，有了一些新的理解与感悟。在此总结一下。EM算法即“期望极大算法”。学过机器学习的朋友都知…
无论是研究方向是AI方面的学生，或者是做机器学习方面的算法工程师，在掌握基础的机器学习相关知识后，都必须掌握搜索论文的技能，特别是研究或者工作领域方向的最新论文，更进阶一点的技能，就是可以复现论文的算法，这是在论文作者没有开源代码的时候的一个解决办法，但是在能够...
硕士毕业论文—《EM算法在时间序列模型参数估计中的应用》摘要第1-4页abstract第4页第1章引言第7-9页1.1背景介绍及文献回顾
基于EM算法的多模型系统辨识.魏锦锦.【摘要】：科学技术的快速发展使得工业生产的控制与优化技术越来越受到重视,现有的控制理论和技术的研究大多是以模型为基础的,大多数模型都是未知的,辨识作为建模的一种有利工具,已经成为了重要的研究领域。.辨识...
本文为加拿大西蒙菲莎大学（作者：YingjianZhang）的硕士论文，共102页。在本文中，我们对隐马尔可夫模型（HMM）进行了扩展，解决了金融时间序列模型的两个最重要挑战：非平稳和非线性。具体地说，我们将HMM扩展到包含一个新的指数加权期望最大化（EM）算法来处理这两个挑战。
基于模糊理论的EM算法在聚类分析的应用研究.冯雪冰.【摘要】：聚类分析是数据挖掘、机器学习等领域的重要内容,各种聚类算法五花八门,各有利弊。.如何让聚类算法适应复杂的应用场景,让聚类结果更加正确、稳定都显得至关重要,除了根据实际问题选择合适...
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