expectation

2021-08-24

自我实现预言，指的是行为behavior会受到预期Expectation的影响，同时也会造成预期的应验，也就是我们总会在不经意间使自己的预言成为现实。这个概念是由美国著名的社会学家罗伯特。

蹦妮·2024-01-28 15:01

【AI理论知识】EM算法

基本定义期望最大化算法（Expectation-Maximization，EM算法）是一种用于估计包含潜在变量的概率模型参数的迭代优化算法。

资料加载中·2024-01-24 07:35

EM算法(expectation maximization algorithms)揭秘

EM算法篇EM算法简介EM算法，也叫expectationmaximizationalgorithms，是在包含隐变量(未观察到的潜在变量)的概率模型中寻找参数最大似然估计(也叫最大后验估计)的迭代算法。EM算法在期望(E步骤)和最大化(M步骤)之间交替执行，前者计算模型参数当前估计的对数似然期望函数，后者对E步骤中找到的预期对数似然计算最大化，然后使用参数新估计值来确定下一个E步骤中隐变量的分布

アナリスト·2024-01-15 05:08

EM算法和VAE的学习笔记

文章目录摘要EM算法流程EM算法对GMM的参数估计EM算法的证明EM算法的另一种理解VAE参考文献摘要这是我学习EM算法（Expectation-MaximizationAlgorithm）和VAE（VariationalAuto-Encoder

瓴龍·2024-01-11 04:08

EM 算法（Expectation Maximization）

EM算法是一种重要的解决含有隐变量问题的参数估计方法算法释义EM算法是用来解决含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或者叫极大后验概率估计。它是一种迭代算法，每次迭代由两步组成：E步，求期望，M步，求极大。算法步骤输入：观测变量数据Y，隐变量数据Z，联合分布P(Y,Z|θ)，条件分布P(Z|Y,θ)输出：模型参数θ(T)(1)初始化模型参数：θ(0)(2)迭代求解，直至收敛，t=0,1,...,

大雄的学习人生·2024-01-07 13:02

超详细EM算法举例及推导

最好先学习一下极大似然EM（Expectation-Maximum）算法也称期望最大化算法，曾入选“数据挖掘十大算法”中，可见EM算法在机器学习、数据挖掘中的影响力。

老实人小李·2024-01-04 21:33

EM（Expectation-Maximum）算法

EM算法简介EM算法的核心分为两步E步（Expection-Step）M步（Maximization-Step）因为在最大化过程中存在两个参量r,θr,\thetar,θ，其中若知道rrr，则知道θ\thetaθ；若知道θ\thetaθ，则知道rrr。且两个量未存在明显的关系，但又互相依存可以采用EM算法其中主要思想为：首先随机初始化参数rrr然后求的在参数rrr下按照极大似然估计求得参数θ\th

Gowi_fly·2023-12-21 00:09

20、pytest中的参数化

官方实例#contentoftest_expectation[email protected]("test_input,expected",[("3+5",8

白菜兔·2023-12-06 20:26

期望、方差和协方差

期望（expectation）：函数f(x)关于某分布P(x)，当x由P产生时，f作用于x时，f(x)的平均值。它是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。

YaoHa_·2023-11-18 19:42

深度学习理论知识入门【EM算法、VAE算法、GAN算法】和【RBM算法、MCMC算法、HMC算法】

目录深度学习理论知识入门首先，让我们了解第一个流程：现在，让我们看看第二个流程：EM算法GMM（高斯混合模型）深度学习理论知识入门首先，让我们了解第一个流程：EM（Expectation-Maximization

_刘文凯_·2023-11-09 05:06

Pattern : Expectation miss record

模式：记录预期未命中问题在我们的日常维护线上项目中，分析log是我们的主要任务之一。时常，我们会遇到这样的场景：线上的项目出了问题，我们抓到了log，我们通过log找到了出问题的地方，但是为什么这里会出问题我们还是不清楚，有时出问题的地方并不是第一现场，我们还得沿着时间点向上一步一步仔细地查找，有时可能问题的根因离现场很远，我们找了半天还是没有找到，有时也可能因为缺少响应的log,使我们的分析无法

Arrowyi·2023-10-29 11:20

期望最大化注意力网络用于语义分割——Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation

0.摘要自注意机制已广泛应用于各种任务。它的设计是通过所有位置的特征的加权和来计算每个位置的表示。因此，它可以捕捉计算机视觉任务的长程关系。然而，这种方法在计算上是耗费资源的，因为注意力图是相对于所有其他位置计算的。在本文中，我们将注意机制形式化为期望最大化的方式，并迭代地估计一组更紧凑的基础，基于这些基础计算注意力图。通过对这些基础的加权求和，得到的表示是低秩的，并且将输入中的噪声信息降低。所提

Joney Feng·2023-10-20 05:01

The EM(Expectation–Maximization) Algorithm 详解

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

萧甬学者·2023-10-09 05:30

【机器学习】期望最大算法（EM算法）解析：Expectation Maximization Algorithm

【机器学习】期望最大算法（EM算法）：ExpectationMaximizationAlgorithm文章目录【机器学习】期望最大算法（EM算法）：ExpectationMaximizationAlgorithm1.介绍2.EM算法数学描述3.EM算法流程4.两个问题4.1EM算法如何保证收敛？4.2EM算法如果收敛，那么能保证收敛到全局最大值吗？5.总结参考1.介绍EM算法，全称Expectat

笃℃·2023-09-28 01:01

Task3 EM算法

简介EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法，其最主要的思想有两步：E：求期望，M:求极大EM算法采用的是启发式的迭代方法，就是当我们无法直接求出模型的参数分布的时候

酱油啊_·2023-09-27 07:09

期望最大化注意力网络 EMANet

论文：Expectation-MaximizationAttentionNetworksforSemanticSegmentationGithub：https://github.com/XiaLiPKU

watersink·2023-09-24 00:18

EM:expectation maximization

importxlwtimportxlrdimportosimportnumpyasnpimportpandasaspdfromcollectionsimportOrderedDictfrompathlibimportPathfromcopyimportdeepcopyfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromtimeimporttimefro

DeniuHe·2023-08-30 23:10

机器学习实战：Python基于EM期望最大化进行参数估计（十五）

2.高斯混合模型估计2.1导入函数2.2创建数据2.3初始化2.4ExpectationStep2.5Maximizationstep2.6循环迭代可视化3.多维情况4.讨论1.前言1.1EM的介绍（Expectation-Maximization

Bioinfo Guy·2023-08-28 23:07

2023杭电暑假多校5 题解 1 6 7 12 | JorbanS

文章目录1-Typhoon[6-TouhouRedRedBlue](https://vjudge.csgrandeur.cn/problem/HDU-7329)[7-Expectation(EasyVersion

JorbanS·2023-08-28 10:53

Stochastic: Distribution-Expectation-Inequalities

见：https://www.math.hkust.edu.hk/~makchen/MATH5411/Chap1Sec2.pdf

知识在于积累·2023-08-20 23:49

生成模型相关算法：EM算法步骤和公式推导

EM算法是一种选代算法，1977年Dempster等人总结提出，用于含有隐变量(hiddenvariable)的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计EM算法的每次选代由两步组成:E步，求期望(expectation

菜菜的小粉猪·2023-08-03 15:03

Expectation (Easy Version) 2023“钉耙编程”中国大学生算法设计超级联赛（5）hdu7330

Problem-7330题目大意：有n次游戏，每次游戏有a/b的概率获胜，且相互独立，如果当前赢了cnt次游戏，那么这次游戏会赢得的分数，问最后得分的期望1#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;constllMOD=998244353;constintN=1e6+5;llinv[N],fac[N];llC(llx,lly){//C(x,y)=y!/

timidcatt·2023-08-02 14:29

《机器学习公式推导与代码实现》chapter22-EM算法

EM算法包括两个步骤：E步，求期望(expectation)；M步，求极大(maximization)。1极大似然估计极大似然估计（maximumlikel

Jiawen9·2023-07-29 00:21

使用EM算法完成聚类任务

EM算法（Expectation-MaximizationAlgorithm）是一种基于迭代优化的聚类算法，用于在无监督的情况下将数据集分成几个不同的组或簇。

taoli-qiao·2023-07-28 15:34

A General framework for Prompt

=Expectation并##请分析以下的Prompt，

Drscq·2023-07-25 13:05

期望最大化注意力网络EMANet ：Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation

主要参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/78018142（论文作者知乎发的专栏）https://blog.csdn.net/qq_34914551/article/details/100927668（其他博主对EMANET的理解）代码：https://github.com/XiaLiPKU/EMANet目录Abstract：IntroductionContributio

我是大可爱·2023-07-25 03:41

YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进【NO.71】注意力机制Expectation-Maximization Attention（EMA模块）

前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大

人工智能算法研究院·2023-07-25 03:30

EM算法和HMM模型的介绍,数学公式详解

1.EM算法（Expectation-MaximizationAlgorithm）这是一种迭代算法，用于在含有隐变量的概率模型中进行参数估计。

babyai997·2023-06-18 14:38

[学习笔记] [机器学习] 11. EM算法（极大似然估计、EM算法实例、极大似然估计取对数的原因）

1.初始EM算法EM算法（Expectation-Maximizationalgorithm，期望最大化算法）是一种迭代算法，用于在概率模型中寻找最大似然估计或最大后验估计，特别适用于模型中存在隐变量的情况

Le0v1n·2023-06-18 09:50

每日30词

privacy隐私rebellious反叛的spoil溺爱adolescent少年青春期punish惩罚expectation期望responsibility责任rat老鼠pigeon鸽子choice选择

画完小小医学生·2023-06-16 08:58

数据缺失情况下的参数估计

EM（expectation-maximization）算法EMforGMM（G

ABadCandy·2023-06-11 00:47

EM算法和HMM模型的介绍

EM算法（Expectation-Maximizationalgorithm）是一种迭代算法，用于求解含有隐变量（latentvariable）的概率模型参数估计问题。

Better Me·2023-06-07 11:00

十大之——EM算法（Expectation-Maximum）

一.为什么引入EM1.最大似然估计（MLE）（1）已知：①一堆观测数据X②数据服从的统计模型估计：统计模型中的参数（2）引入MLE：（3）非凸问题：无法求全局极值，只能求局部极值。①梯度下降法；②启发式方法；③EM算法2.EM估计（1）问题：①观测数据X有缺失②难以得知方法：引入隐含变量Z，得（可以简化模型，不改变原分布的边缘）（2）优势：无需调参、编程简单、理论完整二.EM算法（聚类）1.原理（

夜猫子丶CC·2023-04-01 10:58

_matutils import logsumexp, mean_absolute_difference, dirichlet_expectation File “

报错fromgensim._matutilsimportlogsumexp,mean_absolute_difference,dirichlet_expectationFile“gensim_matutils.pyx”,line1,ininitgensim._matutilsValueError:numpy.ndarraysizechanged,mayindicatebinaryincompati

E托使·2023-04-01 00:54

iOS Tests

testExample...3.异步处理，尤其是网络请求1)[selfwaitForExpectationsWithTimeout:15.0handler:nil];2)XCTestExpectation*expectation

流年易逝_李·2023-03-23 01:58

C46115 Day5 Texas Blackouts Raise Climate Warning

Texaswashitbyextremewinterinmid-Februaryandleftmillionswithoutpower,whichwaswithinscientists’expectation.Thestatehadbeenwarnedforunusualweathereventforalongtimebutdidn

盛景难言·2023-03-16 02:31

EM算法（1）

摘自https://zhuanlan.zhihu.com/p/409917841.摘要EM（Expectation-Maximum）算法也称期望最大化算法，曾入选“数据挖掘十大算法”。

蔷北·2023-03-13 23:27

【机器学习】最大期望算法(EM)

1.什么是EM算法最大期望算法（Expectation-maximizationalgorithm，又译为期望最大化算法），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性变量

Sonhhxg_柒·2023-02-06 15:40

机器学习之期望最大化算法(Expectation Maximization, EM)

文章目录期望最大化算法(ExpectationMaximization,EM)1.基本内容2.从三硬币模型2.1问题提出2.2解决方案2.3换个角度3.到高斯混合模型（Gaussianmisturemodel）3.1模型建立3.2问题提出3.3解决方案4.EM算法4.1总结4.2主要思想4.3算法步骤5.实例说明6.应用期望最大化算法(ExpectationMaximization,EM)1.基本

天真的和感伤的想象家·2023-02-06 15:10

聚类算法 - EM

一、算法简介EM（Expectation-Maximum）算法也称期望最大化算法。

dora_yip·2023-02-05 02:01

iOS异步单元测试简单例子

XCTestExpectation*expectation=[selfexpectationWithDescription:@"HighExpectations"];dispatch_after(

momirror·2023-02-04 07:53

【从RL到DRL】深度强化学习基础（三）——蒙特卡洛算法、TD算法改进：经验回放与高估问题的优化——Target网络与Double DQN，DQN结构改进——Dueling网络

目录蒙特卡洛算法（MonteCarloAlgorithms）例子：近似计算π例子二：蒙特卡洛方法在定积分中的应用：应用：蒙特卡洛近似期望（Expectation）ExperienceReplay经验回放

Vulcan_Q·2023-02-01 07:52

贝尔曼期望方程(Bellman Expectation Equation)

马尔可夫决策过程之贝尔曼期望方程价值函数与贝尔曼期望方程回顾策略的重要性策略的具体表现形式如何判断一个策略π\piπ的优劣性价值函数(ValueFunction)状态价值函数(state-valuefunction)状态-动作价值函数(action-valuefunction)贝尔曼期望方程(BehrmanExpectationEquation)Vπ(s)V_\pi(s)Vπ(s)和qπ(s,a)

静静的喝酒·2023-01-20 15:29

NLP-EM算法

初识EM算法EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法。它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）等等。

吃一口桃酥·2023-01-11 20:35

似然函数代码c语言,从似然函数到EM算法(附代码实现)

1.什么是EM算法最大期望算法(Expectation-maximizationalgorithm，又译为期望最大化算法)，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性变量

pianofanie·2023-01-11 15:27

EM算法学习总结（未完待续...）

1EM算法的概念和介绍1.1一些基本概念EM算法（Expectation-MaximizationAlgorithm）是一种通过不断迭代进而使模型的参数收敛

TIM33470348·2023-01-11 11:01

EM算法实现双硬币模型（python实现）

EM（Expectation-Maximization）算法可以对结果进行预测参数的信息，在一些含有隐变量的参数中使用它可以对模型参数进行一定的估计，并且它在机器学习的很多领域都会运用，这里我用python

Computer Hobbyist·2023-01-06 09:52

偏差、方差、标准差、协方差

目录1期望值（Expectation）2偏差（Bias）3方差（Variance）3.1总体方差（PopulationVariance）3.2样本方差（SampleVariance）4标准差（Deviation

ProfMoriarty·2023-01-03 18:31

期望值、方差、标准差、协方差

1、期望值函数f(x)f(x)f(x)关于某分布P(x)P(x)P(x)的期望(expectation)或者期望值(expectedvalue)是指，当xxx由PPP产生时，fff作用于xxx的平均值。

jediael_lu·2023-01-03 18:52

基于matlab的HMRF-GMM-EM算法的医学图像分割

目录1.算法概述2.仿真效果3.MATLAB仿真源码1.算法概述EM算法的E是，Expectation，指的是期望；M代表的是Max。

Simuworld·2023-01-01 11:34

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