Maximization

EM算法求高斯混合模型参数估计——Python实现

在每一步迭代分为两个步骤：期望（Expectation）步骤和最大化（Maximization）步骤，因此称为EM算法。
chasdmong·2020-07-07 11:07

论文笔记《Influence Maximization: Near-Optimal Time Complexity Meets Practical Efficiency》

目录摘要1、简介2、前言2.1问题的定义2.2Kempe等人的贪心算法2.3Borge等人的方法3、方法提出3.1节点选择3.2参数估计3.3合并4、扩展4.1改进参数估计4.2归纳到触发模型参考资料文章的基本逻辑是这样，首先对前人的工作做了一些总结，针对RIS算法存在计算复杂度高的问题提出了新的算法优化，整个文章围绕为什么要优化以及如何优化一步步展开，本文难得之处在于其有充足的理论证明保证。以C
zuolixiangfisher·2020-07-06 14:18

社交网络影响力最大化2(Influence Maximization)

2.2近几年研究进展及算法讲解2.2.1RIS(ReverseInfluenceSampling)2014年的MaximizingSocialInfluenceinNearlyOptimalTime2014年的InfluenceMaximization:Near-OptimalTimeComplexityMeetsPracticalEfficiency2015年的InfluenceMaximizationi
weixin_30625691·2020-07-05 21:41

Influence Maximization影响力最大化

在现代社会，信息是最重要的。如果目前我们有了一份信息，而我们想要最大化地传播信息，则我们得考虑如何选择切入点，选择哪些人作为初始传播的节点，可以使全网受到信息的影响最大。一个公司想向市场推广一个新的产品，希望它能被网络中的大部分人群所接受。公司计划初始化地把一小部分人群作为目标人群，然后向他们派送免费的产品样本(产品非常的昂贵，所以公司要限制预算，仅仅只能选择一小部分人群派发)。公司希望这些初始选
玛卡巴卡米卡巴卡·2020-07-05 15:00

【机器学习】EM算法详解

EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望（expectation）；M步，求极大（maximization）。
菊子皮·2020-06-24 14:18

后果主义

标准的后果主义由三个特征构成，impersonality、impartiality、maximization。Impersonality是指，goodness是以非个人的方式被挑选出来的。
Metabolai·2020-06-23 14:19

无监督机器学习学习笔记——极大似然估计、EM算法、聚类算法(K-means、DSCAN、层次聚类、AP）、降维（PCA、ICA、LDA）

目录条件概率的拓展极大似然估计EM(Expectation-Maximization)算法聚类算法K-means（约束簇）DSCAN（非约束簇）层次聚类（非约束簇）AP（非约束簇）总结矩阵降维稀疏自编码器
XuZhiyu_·2020-06-06 23:00

EM（Expectation Maximization 期望最大化）算法和GMM算法

EM（ExpectationMaximization期望最大化）是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。其每次迭代由E、M两步构成。EM算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐含变量。它经过两个步骤交替进行计算：计算期望（E步），基于现有的模型参数（或者随机初始化的模型）对隐含变量的值进行猜测（估计），利用
GSmate·2020-03-15 10:46

2020-01-23 RSEM转录组RNA-seq测序分析实操

测序数据的质控和过滤见上一篇论文https://www.jianshu.com/p/0a8461b1ea7a本文涉及到的软件RSEM软件包RSEM(RNA-SeqbyExpectation-Maximization
xiaoguolaile·2020-01-23 14:10

EMANet：Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation论文解读和代码解读

官方项目地址：含论文和代码来自北大才子立夏之光的ICCVOral，理论很漂亮。属于Nonlocal方式idea由于理论方面涉及了机器学习算法-EM算法，博主虽然学过EM，但时间久远有些记不起，这篇论文吧博主看了很久，依然没能理解其精髓，但是不影响我会使用它（哈哈）。言归正传。在语义分割中，越来越多Nonlocal的方法出现了，并且都取得了精度上的进步，说明Nonlocal确实是有用的。但是这些方法
咆哮的阿杰·2019-09-17 15:19

机器学习（十三）-EM（Exceptation-Maximization Algorithm）最大期望算法及Python实例

原创不易，转载前请注明博主的链接地址：Blessy_Zhuhttps://blog.csdn.net/weixin_42555080本次代码的环境：运行平台：WindowsPython版本：Python3.xIDE：PyCharm一、Exceptation-MaximizationAlgorithm理解文章从最大似然到EM算法浅解中介绍的这个男女生的例子很具有代表性，形象的说明了Exceptati
Blessy_Zhu·2019-06-15 11:02

EM最大期望算法(Expectation Maximization)

译者按：本文来自于吴恩达的斯坦福经典课程CS229的课程笔记，也是国内大部分EM算法文章的参考源，本文详细介绍了EM的推导过程，要深入了解EM算法不可不读。期望最大化(ExpectationMaximization)算法被称为机器学习十大算法之一，最初是由Ceppellini等人1950年在讨论基因频率的估计的时候提出的。后来又被Hartley和Baum等人发展的更加广泛。目前引用的较多的是197
fat32jin·2019-05-05 13:31

EM算法及代码

EM算法是一种迭代算法，每一次迭代可分为两步：E步，求期望（Expectation）；M步，求极大（Maximization）。二、算法步骤。引用于PRML。三、个人总结。
dreamweaverccc·2019-04-10 11:54

理解EM算法

EM（expectation-maximization，期望最大化）算法是机器学习中与SVM（支持向量机）、概率图模型并列的难以理解的算法，主要原因在于其原理较为抽象，初学者无法抓住核心的点并理解算法求解的思路
SIGAI_csdn·2019-01-15 11:40

EM(Expectation Maximization )

1.概括看李航老师的《统计学习方法》知道，EM是一个对于有隐含随机变量的概率模型的参数的估计方法，它是一种无监督的算法。只是有些重要的点并没有给出，比如没有三硬币例子中直接给出的u(z),π，p,q的公式，并没有推到过程，让人使用起来有些迷惑。通过浏览了一些网上一些优秀的文章，本文把三硬币问题和EM算法的细节重新阐述一下，以补充李航老师书中的内容，从而加深理解。2.三硬币问题假设有3枚硬币，分别记
清风可托·2019-01-04 09:00

机器学习笔记11-EM算法及其推广

EM算法的每次迭代由两部组成：E步，求期望（expectation）；M步，求极大（maximization）。
飞翔的雨鱼·2018-12-27 23:53

EM算法（Expectation Maximization）期望最大化算法

原文：EM（期望最大化）算法初步认识-大数据和AI躺过的坑-博客园https://www.cnblogs.com/zlslch/p/6965374.html机器学习十大算法之一：EM算法（即期望最大化算法）。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做很多人做不了的事。问题一：EM算法能解决什么问题呢
橘子甜不甜·2018-07-24 09:53

EM算法及其应用（一）

EM算法是一种迭代算法，每次迭代由两步组成：E步，求期望(expectation)，即利用当前估计的参数值来计算对数似然函数的期望值；M步，求极大(maximization)，即
massquantity·2018-07-04 18:00

机器学习之EM算法

EM（Expectation-Maximization）算法是一种启发式的迭代方法，用于含有隐变量Z（latentvariable）的概率模型参数Θ的最大似然/最大后验估计。
liuy9803·2018-07-01 11:21

EM最大期望算法(Expectation Maximization)

译者按：本文来自于吴恩达的斯坦福经典课程CS229的课程笔记，也是国内大部分EM算法文章的参考源，本文详细介绍了EM的推导过程，要深入了解EM算法不可不读。期望最大化(ExpectationMaximization)算法被称为机器学习十大算法之一，最初是由Ceppellini等人1950年在讨论基因频率的估计的时候提出的。后来又被Hartley和Baum等人发展的更加广泛。目前引用的较多的是197
肥猫64·2018-06-01 06:56

EM算法及对GMM的参数估计（EM算法的R实现 vs R mclust包）

EM算法的每次迭代由2步组成：E-step：求期望（expectation）M-step：最大化（maximization）所以该算法称为期望极大算法（expectationmaximizationalgo
Joyliness·2018-03-10 01:25

EM（Expectation Maximization）算法原理

先来一个比较直观的理解：现在一个班里有50个男生，50个女生，且男生站左，女生站右。我们假定男生的身高服从正态分布，女生的身高则服从另一个正态分布。这时候我们可以用极大似然法（MLE），分别通过这50个男生和50个女生的样本来估计这两个正态分布的参数。但现在我们让情况复杂一点，就是这50个男生和50个女生混在一起了。我们拥有100个人的身高数据，却不知道这100个人每一个是男生还是女生。这时候情况
EmpGro·2018-03-09 16:38

opencv3/C++ 机器学习-EM算法/Expectation Maximization

EM算法/ExpectationMaximizationEM算法包含两步：E，求期望（Expectation），利用概率模型参数的现有估计值，计算隐藏变量的期望；M，求极大（Maximization），
阿卡蒂奥·2018-03-05 09:39

Expectation Maximization（EM算法）证明过程

ExpectationMaximization单个高斯分布假设已知观测到的数据x={x1,x2...,xn}.若对该数据进行单个高斯分布θ(μ,σ2)的假设，则可有以下loglikelyhood：L(θ|x¯)=log(P(x¯|θ))=∑i=1nlog(P(xi|θ))P(xi|θ)=12π−−√σe−(xi−μ)22σ2找到最可能的高斯分布参数，即P(x¯|θ)最大.可以对L(θ|x¯)求导,
Liu_Genie·2018-01-23 23:37

EM算法(Expectation Maximization Algorithm)初探

1.通过一个简单的例子直观上理解EM的核心思想0x1:问题背景假设现在有两枚硬币Coin_a和Coin_b，随机抛掷后正面朝上/反面朝上的概率分别是Coin_a：P1；1-P1Coin_b：P2；1-P2为了估计这个概率（我们事先是不知道这两枚硬币正面朝上的概率的），我们需要通过实验法来进行最大似然估计，每次取一枚硬币，连掷5下，记录下结果硬币结果统计Coin_a正正反正反3正-2反Coin_b反
郑瀚Andrew.Hann·2017-09-26 23:00

EM算法（Expectation - Maximization）通俗实例（What is the expectation maximization algorithm?）

通俗而言，EM算法正如其名“Expectation-Maximization”，就是交替使用“期望”和”最大化“，直至收敛的过程关于EM算法，Ch
justry24·2017-09-20 17:15

EM算法及其应用

EM算法简介首先上一段EM算法的wiki定义:expectation–maximization(EM)algorithmisaniterativemethodtofindmaximumlikelihood
GavinZhou_xd·2017-06-02 21:18

EM算法及python实现

在每一步迭代分为两个步骤：期望（Expectation）步骤和最大化（Maximization）步骤，因此称为EM算法。
000fly·2017-05-19 13:01

主动学习（四）——Uncertainty sampling with Diversity Maximization

本博客系原创作品，转载请注明出处：http://blog.csdn.net/JYZhang_CVML/article/details/58267571小白在路上的随手笔记（4），文献出处IJCV2014“Multi-ClassActiveLearningbyUncertaintySamplingwithDiversityMaximization“。文章内容仅仅是个人理解，欢迎高手拍砖~Introd
JYZhang_sh·2017-02-27 21:28

十大机器学习算法之最大期望算法（EM，Expectation-Maximization算法）

一、算法简介最大期望算法（ExpectationMaximizationAlgorithm，又译期望最大化算法），是一种迭代算法，用于含有隐变量（latentvariable）的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。极大似然估计只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不是很清楚，参数估计就是通过若干次的实验，观察每一次
小小菜鸟一只·2016-11-21 11:41

随机森林、EM、HMM、LDA

期望最大化（Expectation-Maximization），也
qq_23617681·2016-05-23 16:07

机器学习 ： 高斯混合模型及EM算法

MixturesofGaussian这一讲，我们讨论利用EM(Expectation-Maximization)做概率密度的估计。
shinian1987·2016-05-09 20:00

Codeforces 282E Sausage Maximization (Trie)

题意给一些数字，求前缀异或和后缀异或的最大值，前缀和后缀不能有交集。思路枚举每一个后缀，如果用朴素算法就要枚举每一个前缀求最大值。我们可以后缀往后枚举的时候，从之前的前缀里找到异或最大的，然后前缀加一个数的长度之后继续插入。代码#include #include #include #include #include #include #include #include #include #incl
Dreamon3·2016-04-26 14:00

EM（Expectation-Maximization)算法-问题引入

参考http://www.cnblogs.com/jerrylead高斯混合模型下图以一维坐标系中的几个样本为例来说明混合高斯模型由图中可以看出，样本的分布情况可以由两个高斯分布来近似表示。这玩意就叫混合高斯模型。简单的说就是：m个样本{x1,...xm},可以分为k类，每个类别都服从高斯分布。EM算法给定训练样本{x1,...xm},与k-means中的样本一样是没有标签的，因此EM也是非监督学
yzheately·2016-04-14 15:53

EM（Expectation-Maximization)算法-问题引入

参考http://www.cnblogs.com/jerrylead高斯混合模型下图以一维坐标系中的几个样本为例来说明混合高斯模型由图中可以看出，样本的分布情况可以由两个高斯分布来近似表示。这玩意就叫混合高斯模型。简单的说就是：m个样本{x1,...xm},可以分为k类，每个类别都服从高斯分布。EM算法给定训练样本{x1,...xm},与k-means中的样本一样是没有标签的，因此EM也是非监督学
yzheately·2016-04-14 15:00

EM(Expectation Maximization)算法原理

一个简单的例子在讲EM算法之前，我们先看一个简单的例子。假设我们有两个硬币，分别叫A和B，A和B不是一般的硬币，它们投掷出正面和反面的概率是不一定一样的，我们假设A和B投掷出正面的概率分别是θA和θB。现在我们重复下面的过程5次：-从A和B中随机取1枚出来-将选出的硬币投掷10次-记录投掷出正面的次数在这之后我们得到了投掷的结果如下表所示：选中的硬币正面次数反面次数B55A91A82B46A73我
CGCVHCI·2016-04-03 21:03

统计学习方法 李航---第9章 EM算法及其推广

EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望(expectation)；M步，求极大(maximization)，所以这一算法称为期望极大算法(expectationmaximization algorithm
demon7639·2016-03-30 09:00

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

混合高斯模型（MixturesofGaussians）和EM算法     这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（densityestimation
ncut_matlab·2016-03-24 09:00

EM算法

EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望(expectation)；M步，求极大（Maximization）。EM算法的引入给一些观察数据，可以使用极大似然估计法，或贝叶斯估计法估计模型参数。
rubbninja·2016-02-17 16:00

EM聚类算法(一)

混合高斯和EM算法针对于密度估计，这里我们讨论EM(Expectation-Maximization)算法。通常我们会给定一个训练集{x(1),...,x(m)}。
BUPT_coder·2016-02-17 13:21

【Codeforces 282E】Sausage Maximization 中文题意&题解&代码（C++）

E.SausageMaximizationtimelimitpertest2secondsmemorylimitpertest256megabytesTheBitlandiansarequiteweirdpeople.Theyhavetheirownproblemsandtheirownsolutions.Theyhavetheirownthoughtsandtheirownbeliefs,the
DERITt·2016-02-11 23:00

The EM algorithm个人笔记（一）

EM算法是Expectation-Maximization算法，中文翻译为期望最大化算法，按字面意思可以知道与期望和最大值有关，可以理解为计算每个样本的某种期望，然后改变一些参数最大化某
Arch_Zheng·2016-01-06 22:50

最大期望算法 Expectation Maximization概念

在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（LatentVariabl
超大的雪童子·2015-12-27 19:00

Expectation maximization - EM算法学习总结

原创博客，转载请注明出处Leavingseason http://www.cnblogs.com/sylvanas2012/p/5053798.html  EM框架是一种求解最大似然概率估计的方法。往往用在存在隐藏变量的问题上。我这里特意用"框架"来称呼它，是因为EM算法不像一些常见的机器学习算法例如logisticregression，decisiontree，只要把数据的输入输出格式固定了，直
leavingseason·2015-12-17 17:00

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

 这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（densityestimation）。     
GarfieldEr007·2015-11-27 11:00

EM算法原理

Estimation - Maximization）进行參数预计, 在该算法中我们通过函数的凹/凸性，在estimation和maximization两步中迭代地进行參数预计，并保证能够算法收敛，达到局部最优解
·2015-11-13 19:14

高斯模型EM算法推导

Anyway，先把在Maximization这一步的几个公式再罗列一遍吧ϕj=1m∑i=1mI{z(i)=j}μ
free_lock·2015-11-13 15:57

Sausage Maximization（字典树）

  题目大意   转化后是这样的：给了一个长度为 n(1≤n≤105) 的数组，求一个不相交的前缀和后缀，使得这个前缀和后缀中的所有数的异或值最大   做法分析   如果这种题目没见过类似的话，感觉挺神的，一个长度为 105 的数组，怎么去选前缀和后缀？不过不要惊慌，题目出出来是给我们做的，总有一线生机！ 先从最暴力的开始讲起：枚举每一个后缀
·2015-11-13 08:05

CodeForces Round #173 (282E) - Sausage Maximization 字典树

     练习赛的时候这道题死活超时....想到了高位确定后..低位不能对高位产生影响..并且高位要尽可能的为1..就是想不出比较好的方法了实现...      围观大神博客..http://www.cnblogs.com/zhj5chengfeng/archive/2013/05/14/3077621.html   &nb
·2015-11-13 05:14

混合高斯模型和EM算法

这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（density estimation）。
·2015-11-12 22:57
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