EM算法简介 EM算法其实是一类算法的总称.EM算法分为E-Step和M-Step两步.EM算法的应用范围很广,基本机器学习需要迭代优化参数的模型在优化时都可以使用EM算法. EM算法的思想和过程 E-Step:E的全称是Expectation,即期望的意思.E-step也是获取期望的过程.即根据现有的模型,计算各个观测数据输入到模型中的计算结果.这个过程称为期望值计算过程,即E过程. M-Step:M的全称是Maximization,即最大化的意思.M-step也是期望最大化的过程.得到一轮期…

1.MM 算法: MM算法是一种迭代优化方法,利用函数的凸性来寻找它们的最大值或最小值. MM表示 “majorize-minimize MM 算法” 或“minorize maximize MM 算法”,取决于需要的优化是最大化还是最小化. MM本身不是算法,而是一种如何构造优化算法的描述. MM算法的思想是不直接对目标函数求最优化解,转而找到一个目标函数的替代函数,对这个替代函数求解.每迭代一次,根据所求解构造用于下一次迭代的新的替代函数,然后对新的替代函数最优化求解得到下一次迭代的求解.通…

初始目的 将样本分成K个类,其实说白了就是求一个样本例的隐含类别y,然后利用隐含类别将x归类.由于我们事先不知道类别y,那么我们首先可以对每个样例假定一个y吧,但是怎么知道假定的对不对呢?怎样评价假定的好不好呢? 我们使用样本的极大似然估计来度量,这里就是x和y的联合分布P(x,y)了.如果找到的y能够使P(x,y)最大,那么我们找到的y就是样例x的最佳类别了,x顺手就聚类了.但是我们第一次指定的y不一定会让P(x,y)最大,而且P(x,y)还依赖于其他未知参数,当然在给定y的情况下,我们可以调…

EM算法 作者:樱花猪   摘要: 本文为七月算法(julyedu.com)12月机器学习第十次次课在线笔记.EM算法全称为Expectation Maximization Algorithm,既最大期望算法.它是一种迭代的算法,用于含有隐变量的概率参数模型的最大似然估计和极大后验概率估计.EM算法经常用于机器学习和机器视觉的聚类领域,是一个非常重要的算法.而EM算法本身从使用上来讲并不算难,但是如果需要真正的理解则需要许多知识的相互串联. 引言:      EM算法是机器学习十大经典算法之一.…

K-means聚类算法 K-means聚类算法也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却不一般. 聚类属于无监督学习.在聚类问题中,给我们的训练样本是,每个,没有了y. K-means算法是将样本聚类成k个簇(cluster),具体算法描述如下: 1. 随机选取k个聚类质心点(cluster centroids)为. 2. 重复下面过程直到收敛 { 对于每一个样例i,计算其应该属于的类 对于每一个类j,重新计算该类的质心 } K是我们事先给定的聚类数,代表样例i与k个类中距离最近的那个类…

''' 数据集:伪造数据集(两个高斯分布混合) 数据集长度:1000 ------------------------------ 运行结果: ---------------------------- the Parameters set is: alpha0:0.3, mu0:0.7, sigmod0:-2.0, alpha1:0.5, mu1:0.5, sigmod1:1.0 ---------------------------- the Parameters predict is: al…

此文已由作者赵斌授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 由于目前论坛的Markdown不支持Mathjax,数学公式没法正常识别,文章只能用截图上传了...                                               免费体验云安全(易盾)内容安全.验证码等服务 11.1-11.15云计算基础服务全场5折起 更多网易技术.产品.运营经验分享请点击. 相关文章:[推荐] 从细节处谈Android冷启动优化…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import cluster from sklearn.metrics import adjusted_rand_score from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs def create_data(centers,num=100,std=0.7): X, labels_true = make_b…

这篇博客整理K均值聚类的内容,包括: 1.K均值聚类的原理: 2.初始类中心的选择和类别数K的确定: 3.K均值聚类和EM算法.高斯混合模型的关系. 一.K均值聚类的原理 K均值聚类(K-means)是一种基于中心的聚类算法,通过迭代,将样本分到K个类中,使得每个样本与其所属类的中心或均值的距离之和最小. 1.定义损失函数 假设我们有一个数据集{x1, x2,..., xN},每个样本的特征维度是m维,我们的目标是将数据集划分为K个类别.假定K的值已经给定,那么第k个类别的中心定义为μk,k=1…

时间过得很快,这篇文章已经是机器学习入门系列的最后一篇了.短短八周的时间里,虽然对机器学习并没有太多应用和熟悉的机会,但对于机器学习一些基本概念已经差不多有了一个提纲挈领的了解,如分类和回归,损失函数,以及一些简单的算法--kNN算法.决策树算法等. 那么,今天就用聚类和K-Means算法来结束我们这段机器学习之旅. 1. 聚类 1.1 什么是聚类 将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类.由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合,这些对象与同一个簇中的对象彼此相似,与其他…