expectation

机器学习(十):EM算法与GMM算法原理及案例分析

一、简介EM算法最大期望算法(Expectation-maximizationalgorithm，简称EM，又译期望最大化算法)在统计中被用于寻找依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计
奇怪君996·2020-02-13 00:09

2月4日学习记录

elevator：电梯feature：特征handsome：英俊的empire：帝国mate：伙伴，同事fiction：小说lip：嘴唇election：当选lifetime：一生，寿命govern：统治expectation
寂天风·2020-02-04 23:00

RSpec Expectation And change matcher

通俗解释matcher就是呼应Expectation。例如上面代码片段中，期
老码农不上班·2020-01-05 05:36

萍水相逢

比喻向来不认识的人偶然相遇，有以前不认识，以后也不会再有往来的含义，像是一夜情，互相没有expectation，也无需负责，先Hello，后再见，不需要太认真。
也木子·2019-12-31 23:25

2018-06-28 MockServer 增加开发效率

MockServer简单介绍：这个MockServer提供了一些API，根据定义的Request定义和指定Response规则，生成一条Expectation，那么在请求该Request指定的地址的时候
一杯半盏·2019-12-28 01:08

千岛之国—你是我最美的邂逅

去之前的一天更是听到一个已经去到的EP抱怨说那里有多破条件多不好，再者我刚从美丽的旅游胜地巴厘岛旅行回来，于是更是把expectation降到极低，甚至开始担忧自己接下来这一个月的生活。
小温尼·2019-12-12 17:37

Airbnb and React Native Expectation（爱彼迎弃用RN原因 翻译）

到目前为止，大多数iOS开发人员可能都听说过Airbnb正在远离ReactNative。看到网上的反应有点奇怪——人们表现得很高兴，几乎在庆祝这一宣布。我在twitter上看到一些iOS开发人员对Airbnb尝试使用RN存在质疑。但我不是在这里谈论iOS开发者社区的狭隘，我是在这里谈论Airbnb(相当优秀)的博客文章。这些博文非常棒，因为Airbnb首先列出了它对ReactNative的期望，然
_敏哥哥_·2019-12-12 00:30

jest里的匹配器

普通匹配最简单的的测试方法就是看两个比较值是否相等：test('2加2等于',()=>{expect(2+2).toBe(4);});在这段代码中，expect(2+2)返回一个“expectation
人头原子弹·2019-12-02 12:04

python3 如何评价模型的表现（分类指标：confusion matrix、ROC、AUC）

错误率=分类错误样本数/样本总数准确率：分类正确样本数/样本总数2.混淆矩阵类别predicted:spamemail(expectation)predicted:realemail(expecta
mengjizhiyou·2019-11-16 15:46

DEX: Deep EXpectation of apparent age from a single image

这里说一下利用深度学习进行年龄估计问题时的解决方法：（1）分类问题：很明显，可以将人的年龄看做不同的类，比如0-100岁，共101个类别。（2）回归问题：这个也比较明显，因为人年龄的连续性，所以可以将其看做一个连续数值的预测，只不过这个连续区间是整数。（3）分类回归问题：通过将年龄进行分组，比如0-10,11-20...，这样就可以先将年龄划分到某一个区间，然后在这个区间进行分类或者回归，个人理解
tony2278·2019-11-15 15:33

足球ExpG（Goal Expectation）解析

看到《门将：扑救成功率真的是一项具备再现性的数据吗？》这篇文章受到一些启发，对于ExpG（GoalExpectation）产生了浓厚的兴趣，所以有了此文。文中会有大量的引用、翻译，还有自己的理解。一、单纯数据的缺陷在足球里面一些数据有时候总会不受待见，例如射门、威胁球、控球率这些东西，一方面数据的范畴太大导致意义太粗糙，比如控球率，越来越多的比赛证明这项数值的高低并没有太多意义，无效控球的存在使得
巴萨皇马足球乐园·2019-11-06 12:32

2.2 Expectations

Expectations中出现的方法必须被调用，而调用的方法不必全部出现在Expectation中。
孙兴斌·2019-11-06 10:55

描述统计 Descriptive Statistics

采用一定的工具如图表、图形和计算，对被观察对象的数据进行整理，得到诸如均值Mean/Expectation，方差Variance，频数Frequency，交叉表Crosstabulation，直方图Histogram
拓季·2019-11-02 20:38

2.11 使用Delegate在Expectation中定制result

使用场景：在Expectation中需要根据replay时的参数值决定返回值。原理：JMockit拦截调用，转交给Delegate处理。
孙兴斌·2019-11-02 09:11

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

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
mantch·2019-08-02 20:09

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
mantch·2019-07-21 12:00

HDU6037 Expectation Division 期望、高维前缀和

传送门设\(f_x\)表示答案，那么\(f_x=\frac{\sum\limits_{d\midx}f_d}{\sigma_0(x)}+1=\frac{\sigma_0(x)+\sum\limits_{d\midx,d\neqx}f_d}{\sigma_0(x)-1}\)不难发现\(f_x\)只和\(x\)每个质因子出现次数构成的可重集合相关，所以考虑将所有质因子出现次数相同的放在一起考虑，经过搜
CJOIer_Itst·2019-07-06 09:00

百度Apollo学习笔记（3）——规划技术

最大期望算法（Expectation-Maximizationa
_微尘_·2019-06-11 15:06

[codeforces1096F]Inversion Expectation

timelimitpertest:2secondsmemorylimitpertest:256megabytesApermutationofsizennnisanarrayofsizennnsuchthateachintegerfrom111tonnnoccursexactlyonceinthisarray.Aninversioninapermutationpppisapairofindices(
dxyinme·2019-06-02 22:42

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

EM算法--二维高斯混合模型(GMMs)

EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望(expectation);M步，求极大(maximizatio
触动人生·2019-03-30 20:21

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

【刷（shui）题记录】201812 艰难前行的一月

12.8CF936E——Divide_Conquer——Dynamic_Tree_Divide12.9CF749E——Math——Probability&Expectation12.10UOJ55——Divide_Conquer
Dream_Lolita·2019-01-01 13:57

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

小白仍然努力学习之----GAN基本理论推导

其中约等号成立是因为样本是从中取样的，因此可以看做是对的Expectation。然后因为目标是求,因此后面减去一项与无关的东西不影响结果，最后我
白痴一只·2018-09-27 11:42

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

EM算法及python实现

EM很适合解决这个问题：最大期望算法（Expectation-maximizationalgorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中（此处理解为缺失值）
Stu_zhouyc·2018-03-06 21:25

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

高斯混合模型（GMM）和EM算法

每一次迭代由两步组成：E步，求期望（expectation）；M步，求极大（maximazation）。不断循环直到算法收敛，最后得出参数的估计。
飞翔的蓝鲸·2018-01-03 22:10

職場新人高速成長--讀永澄老師的文章

第二步：Expectation:期待。用的是RSQC模型第三步：Projectized(?):項目化。用的是PORT模型第四步：achievement:成果第五步：share:分享
Estherxue·2017-12-05 14:14

no expectation for others

所有与他人的不愉快、欲求不满、小厌恶，皆因对别人有期待。他们是和自己不同的个体，有自己的灵魂自己的思想，他们不是你，所以不应该对别人的性格特征有期待，更别说与自己的情感联系了。最难解脱这种期待的，恐怕是和自己相处已久的父母、朋友、和情偶。我们大概常常以为，足够熟悉、足够亲密了，就可以光明正大地“期待”，或窃以为“默默无闻地付出”，实际上都是自私的、没有爱的表现。我不能逃避“爱情”“性欲”这个话题，
YeaWhatever·2017-11-18 22:56

机器学习入门算法及其java实现-EM(Expectation Maxium)算法

1、算法基本原理：EM算法一般用于存在隐变量或潜在变量的概率模型，可以算是一种含有隐的概率模型参数的极大似然估计法；假设θ为模型的参数，为模型的观测数据，γ模型中存在的隐藏变量，EM算法的是通过最大化观测数据logP(Y|θ)的方法来求出θ的极大似然估计，可以转化为表达式:θ^=argmaxθ(logP(Y|θ))经过转化，可以将问题转化为最大化E(γ)的问题，即θ^=argmaxγ(E(γ))。
fre0sty·2017-10-18 15:26

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

9.6 期望、方差和协方差

期望(Expectation)数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。
howhigh·2017-09-09 13:10

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

数学期望 Expectation

数学期望Expectation序言机器学习中涉及到的很多概念都和Expectation相关联，例如：任何分布，我们都关心其均值mean、方差variance、峰度kurtosis、偏度skewness；
爱学习的段哥哥·2017-05-28 18:33

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

失焦

菜鸟的困境、金钱的压力加上expectation和results之间的对比引起了强烈的自我怀疑
悬崖上的小树·2017-04-27 09:40

关于HTTP请求返回417 “Expectation Failed”

在使用HttpClient默认情况下做POST的时候,HttpClient并不会直接就发起POST请求,而是会分为俩步,1.发送一个请求,包含一个Expect:100-continue,询问Server使用愿意接受数据,2.接收到Server返回的100-continue应答以后,才把数据POST给Server于是,这样就有了一个问题,并不是所有的Server都会正确应答100-continue,
代码描绘人生·2016-12-06 00:38

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
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