EM algorithm 高斯代码实例

2024-11-06

EM算法原理以及高斯混合模型实践

EM算法有很多的应用: 最广泛的就是GMM混合高斯模型.聚类.HMM等等. The EM Algorithm 高斯混合模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法 EM算法求最大似然函数估计值的一般步骤: (1)写出似然函数: (2)对似然函数取对数,并整理: (3)求导数,令导数为0,得到似然方程: (4)解似然方程,得到的参数即为所求. 期望最大化算法(EM算法): 优点: 1. 简单稳定: 2. 通过E步骤和M步骤使得期望最大化,是自收敛的分类算法,既不需要事先设定类别也

6. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso详细代码实现

1. 前言我们之前有介绍过4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现,在那片博文里面把GMM说涉及到的过程,可能会遇到的问题,基本讲了.今天我们升级下,主要一起解析下EM算法中GMM(搞事混合模型)带惩罚项的详细代码实现. 2. 原理由于我们的极大似然公式加上了惩罚项,所以整个推算的过程在几个地方需要修改下. 在带penality的GMM中,我们假设协方差是一个对角矩阵,这样的话,我们计算高斯密度函数的时候,只需要把样本各个维度与对应的$\mu_k$和$\sigma_k$计算一维

4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现

1. EM算法-数学基础 2. EM算法-原理详解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 EM的前3篇博文分别从数学基础.EM通用算法原理.EM的高斯混合模型的角度介绍了EM算法.按照惯例,本文要对EM算法进行更进一步的探究.就是动手去实践她. 2. GMM实现我的实现逻辑基本按照GMM算法流程中的方式实现.需要全部可运行代码,请移步我的github. 输入:观测数据\(x_1,x_2,x

Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- Mixtures of Gaussians and the EM algorithm

网易公开课,第12,13课 notes,7a, 7b,8 从这章开始,介绍无监督的算法对于无监督,当然首先想到k means, 最典型也最简单,有需要直接看7a的讲义 Mixtures of Gaussians 如果要理解Mixtures of Gaussians,那先回去复习一下Gaussians Discriminant Analysis,高斯判别分析首先高斯判别分析是生成算法, 所以不会直接拟合p(y|x), 而是拟合p(x|y)p(y), 即p(x,y) p(y)符合伯努力分布,

Gaussian Mixture Models and the EM algorithm汇总

Gaussian Mixture Models and the EM algorithm汇总作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 漫谈 Clustering (3): Gaussian Mixture Model « Free Mind http://blog.pluskid.org/?p=39 2. Regularized Gaussian Covariance Estimation http://freemind.pluski

5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso

1. EM算法-数学基础 2. EM算法-原理详解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-GMM代码实现 5. EM算法-高斯混合模型+Lasso 1. 前言前面几篇博文对EM算法和GMM模型进行了介绍,本文我们通过对GMM增加一个惩罚项. 2. 不带惩罚项的GMM 原始的GMM的密度函数是 \[ p(\boldsymbol{x}|\boldsymbol{\pi},\boldsymbol{\mu},\boldsymbol{\Sigma})=\sum_{k=1}^K\pi_k\ma

3. EM算法-高斯混合模型GMM

1. EM算法-数学基础 2. EM算法-原理详解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 GMM(Gaussian mixture model) 混合高斯模型在机器学习.计算机视觉等领域有着广泛的应用.其典型的应用有概率密度估计.背景建模.聚类等. 2. GMM介绍高斯混合模型(Gaussian Mixed Model)指的是多个高斯分布函数的线性组合,理论上GMM可以拟合出任意类型的分布

Python模拟登陆淘宝并统计淘宝消费情况的代码实例分享

Python模拟登陆淘宝并统计淘宝消费情况的代码实例分享支付宝十年账单上的数字有点吓人,但它统计的项目太多,只是想看看到底单纯在淘宝上支出了多少,于是写了段脚本,统计任意时间段淘宝订单的消费情况,看那结果其实在淘宝上我还是相当节约的说.脚本的主要工作是模拟了浏览器登录,解析“已买到的宝贝”页面以获得指定的订单及宝贝信息. 使用方法见代码或执行命令加参数-h,另外需要BeautifulSoup4支持,BeautifulSoup的官方项目列表页:https://www.crummy.com/sof

【算法】禁忌搜索算法(Tabu Search，TS)超详细通俗解析附C++代码实例

01 什么是禁忌搜索算法? 1.1 先从爬山算法说起爬山算法从当前的节点开始,和周围的邻居节点的值进行比较. 如果当前节点是最大的,那么返回当前节点,作为最大值 (既山峰最高点):反之就用最高的邻居节点来,替换当前节点,从而实现向山峰的高处攀爬的目的.如此循环直到达到最高点.因为不是全面搜索,所以结果可能不是最佳. 1.2 再到局部搜索算法局部搜索算法是从爬山法改进而来的.局部搜索算法的基本思想:在搜索过程中,始终选择当前点的邻居中与离目标最近者的方向搜索.同样,局部搜索得到的解不一定是最优

【智能算法】粒子群算法（Particle Swarm Optimization）超详细解析+入门代码实例讲解

喜欢的话可以扫码关注我们的公众号哦,更多精彩尽在微信公众号[程序猿声] 01 算法起源粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出,源于对鸟群捕食的行为研究 .该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发,进而利用群体智能建立的一个简化模型.粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上,利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程,从而获得最优解.

MATLAB的PLOT函数线型设置及横坐标为字符串的代码实例

2.横坐标为字符串的代码实例 cell={‘PLS’,’SVM’,’RF’,’NNET’,’NB’,’PLR’,’C5.0′,’PDA’,’KNN’,’GLM’,’BCT’};%分类方法yData=[7.78 7.16 7.75 9.06 1.94 5.47 6.19 3.44 6.38 1.81 9.03];%mean rank值n=size(cell,2);x=1:1:n;plot(x,yData,’k-‘,x,yData,’rs’);ylabel(‘mean rank’);xlabel(‘

web service上传参数代码实例

web service上传参数代码实例这次做的项目用到webservice比较多,最开始在网上看的参考dome,发现都不行,后来发现安卓4.0以后有很大的不同,在做传参时,有些东西需要注意: 第一,命名空间:与服务器一致,命名空间后缀千万不要加“/”: 第二,方法名:与服务器一致: 第三,url:就是服务器地址不加后面的?＝...: 代码如下: package com.example.web; import java.util.ArrayList; import org.ksoap2.Soap

EM算法 The EM Algorithm

(EM算法)The EM Algorithm http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html EM算法原理 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8170378 从最大似然到EM算法浅解 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8537620

(转)combogrid的代码实例

EasyUI中combogrid的代码实例 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta http-e

PHP生成迅雷、快车、旋风等软件的下载链接代码实例

PHP生成迅雷.快车.旋风等软件的下载链接代码实例 <?php function Download() { $urlodd=explode('//',$_POST["url"],2);//把链接分成2段,//前面是第一段,后面的是第二段 $head=strtolower($urlodd[0]);//PHP对大小写敏感,先统一转换成小写,不然出现HtTp:或者ThUNDER:这种怪异的写法不好处理 $behind=$urlodd[1]; if($head=="thund

Scala 深入浅出实战经典第45讲： scala中context bounds代码实例

王家林亲授<DT大数据梦工厂>大数据实战视频 Scala 深入浅出实战经典(1-64讲)完整视频.PPT.代码下载:百度云盘:http://pan.baidu.com/s/1c0noOt6 腾讯微云:http://url.cn/TnGbdC 360云盘:http://yunpan.cn/cQ4c2UALDjSKy 访问密码 45e2 技术爱好者尤其是大数据爱好者可以加DT大数据梦工厂的qq群 DT大数据梦工厂① :462923555 DT大数据梦工厂②:437123764 DT大数据梦工厂③

关于JAVA中事件分发和监听机制实现的代码实例-绝对原创实用

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本章节介绍一下如何让一个文本框的宽度能够随着文本框中的内容的宽度增长而增长,也就是能够实现宽度自适应效果. 代码实例如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="author" content="http://www.100sucai.com" /> <title>www.100suc

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