expectation

EM (Expectation Maximization) 算法理解

主要用途解决存在隐含随机变量的估计问题：最大似然估计(MLE），最大后验概率。原理给定一个数据集x1,x2,...,xn,估计如下最大化问题：此处，z（取值从z1到zm）是隐含随机变量（可以看成是xi的标签），因为不知道z1到zm的具体取值，因而上述问题难以求解。下面用EM算法来求解其中∑z=zj,j=1:mQi(z)=1，这样得到了l(θ)的一个下界。为了使得等式成立，有：因此：EM算法过程（不
dx_csdn·2015-06-07 11:06

ZOJ 3868 GCD Expectation 莫比乌斯反演

GCDExpectationTimeLimit:4SecondsMemoryLimit:262144KBEdwardhasasetofnintegers{a1,a2,…,an}.Herandomlypicksanonemptysubset{x1,x2,…,xm}(eachnonemptysubsethasequalprobabilitytobepicked),andwouldliketoknowt
ocgcn2010·2015-04-22 20:00

zoj 3868 GCD Expectation（容斥原理）

Edwardhasasetof n integers{a1, a2,...,an}.Herandomlypicksanonemptysubset{x1, x2,…,xm}(eachnonemptysubsethasequalprobabilitytobepicked),andwouldliketoknowtheexpectationof[gcd(x1, x2,…,xm)]k. Notethat g
cacyth·2015-04-15 17:00

ZOJ 3868 GCD Expectation

比赛的时候不会做。。。看kuangbin大神的题解才会的。。。http://www.kuangbin.net/archives/15th_zju#more-583#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #d
blankcqk·2015-04-13 16:00

ZOJ 3868 GCD Expectation DP

dp[i]表示公约数为i时有多少种组合先预处理一遍dp[i]这是的dp[i]表示含有公约数i或者i的倍数的组合有多少个再倒着dpdp[i]-=Sigma(dp[j])(j是i的倍数2i,3i,4i.....)结果既为Sigma[dp[i]*pow(i,k)]GCDExpectationTimeLimit: 4Seconds     MemoryLimit: 262144KBEdwardhasase
u012797220·2015-04-13 11:00

ZOJ3868:GCD Expectation

Edwardhasasetof n integers{a1, a2,...,an}.Herandomlypicksanonemptysubset{x1, x2,…,xm}(eachnonemptysubsethasequalprobabilitytobepicked),andwouldliketoknowtheexpectationof[gcd(x1, x2,…,xm)]k.Notethat gc
libin56842·2015-04-13 00:00

EM算法

在存在潜在变量的情况下,对模型参数进行估计的方法有很多种,一种非常流行的极大似然估计方法是Expectation一M
u014568921·2015-04-06 22:00

混合高斯模型(GMM)实现

混合高斯模型（MixturesofGaussians）多值高斯分布，用到了期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计。
bluecol·2015-03-29 22:00

请求首部:Expect

客户端使用首部字段Expect来告知服务器,期望出现的某种特定行为.因服务器无法理解客户端的期望作出回应而发生错误时,会返回状态码417Expectation Fail 客户端可以利用该首部字段,
xiangjie88·2015-03-25 21:00

斯坦福大学公开课 ：机器学习课程（Andrew Ng）——10、无监督学习：Mixture of Gaussians and the EM Algorithm

1）问题定义2）混合高斯模型3）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）【即混合高斯模型中的隐含随机变量
mmc2015·2015-01-05 13:00

期望 方差 协方差 协方差矩阵 (Expectation Variance Covariance)

1、期望(Expectation)离散：其中，f(x)为随机变量x的概率函数，事实上期望就是随机变量的平均数。连续：连续情况和离散的类似，只是把求和换成了积分。
Danieljf24·2014-12-24 21:10

期望 方差 协方差 协方差矩阵 (Expectation Variance Covariance)

1、         期望(Expectation)离散：其中，f(x)为随机变量x的概率函数，事实上期望就是随机变量的平均数。  连续：连续情况和离散的类似，只是把求和换成了积分。 
Daniel_djf·2014-12-24 21:00

EM算法学习(Expectation Maximization Algorithm)

http://www.cnblogs.com/mindpuzzle/archive/2013/04/05/2998746.htmlEM算法学习(ExpectationMaximizationAlgorithm)一、前言这是本人写的第一篇博客，是学习李航老师的《统计学习方法》书以及斯坦福机器学习课AndrewNg的EM算法课后，对EM算法学习的介绍性笔记，如有写得不恰当或错误的地方，请指出，并多多包
hechenghai·2014-12-12 16:32

EM算法学习(Expectation Maximization Algorithm)

http://www.cnblogs.com/mindpuzzle/archive/2013/04/05/2998746.htmlEM算法学习(ExpectationMaximizationAlgorithm)一、前言    这是本人写的第一篇博客，是学习李航老师的《统计学习方法》书以及斯坦福机器学习课AndrewNg的EM算法课后，对EM算法学习的介绍性笔记，如有写得不恰当或错误的地方，请指出，
hechenghai·2014-12-12 16:00

“远程服务器返回错误: (417) Expectation failed“ 解决方法

网上拷的，因为遇到这个问题，记录一下 在用c#做zhaopin.com网站自动登陆的时候，一直返回“远程服务器返回错误: (417) Expectation failed”  这个提示，
Ruain·2014-11-12 11:00

EM（Expectation-Maximization）算法

再次附上本文参考资料：[1] https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%87%B8%E5%87%BD%E6%95%B0[2] https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%87%B9%E5%87%BD%E6%95%B0[3] https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%9F%E6%9C%9B%E5%80%BC[4] ht
zhangyalin1992·2014-11-05 21:00

单元测试 之 简介

编写单元测试的过程从测试列表中取出一个测试case定义一个测试方法publicvoidTest_{MethodName}_{InputParameter}_{Expectation}{    /
13713878410·2014-10-23 14:16

Android中Intent组件详解

Intent本身是定义为一个类别(Class)，一个Intent对象表达一个目的(Goal)或期望(Expectation)，叙述其所期望的服务或动作、与动作有关的数据等。
萨尔·2014-10-16 15:00

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·2014-08-20 22:02

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。    
jiximeng123·2014-08-20 22:00

EM（expectation maximization）

       转载：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html
g2s·2014-08-13 20:00

EM算法(Expectation Maximization)

  EM算法(ExpectationMaximization)1极大似然估计   假设有如图1的X所示的抽取的n个学生某门课程的成绩，又知学生的成绩符合高斯分布f(x|μ,σ2)，求学生的成绩最符合哪种高斯分布，即μ和σ2最优值是什么？图1学生成绩的分布   欲求在抽样X时，最优的μ和σ2参数估计，虽然模型的原型已知，但不同的参数对应着不同的学生成绩分布，其中一种最简单有效的参数估计方法就是估计的
wenyusuran·2014-06-27 18:00

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）。     
wenyusuran·2014-06-27 18:00

System.Net.WebException: 请求因 HTTP 状态 417 失败: Expectation failed 问题

今天被System.Net.WebException:请求因HTTP状态417失败:Expectationfailed的问题搞死了通过url访问服务器上的webservice是没问题的但在程序中访问就出现System.Net.WebException:请求因HTTP状态417失败:Expectationfailed这个问题了只能通过配置host指向webservice的服务器才能调用baidu，g
BeautyMyth·2014-05-26 14:19

Android中Intent组件详解

Intent本身是定义为一个类别(Class)，一个Intent对象表达一个目的(Goal)或期望(Expectation)，叙述其所期望的服务或动作、与动作有关的数据等。
Beyond0525·2014-05-04 16:00

Expectation Maximization Algorithm（EM）算法

一、基础数学知识在正式介绍EM算法之前，先介绍推导EM算法用到的数学基础知识，包括凸函数，Jensen不等式。1.凸函数对于凸函数，凹函数，如果大家学过高等数学，都应该知道，需要注意的是国内教材如同济大学的《高等数学》的这两个概念跟国外刚好相反，为了能更好的区别，本文章把凹凸函数称之为上凸函数，下凸函数，具体定义如下：上凸函数：函数f(x)满足对定义域上任意两个数a,b都有f[(a+b)/2]≥[
Bicelove·2014-04-26 16:37

Expectation Maximization Algorithm（EM）算法

一、基础数学知识    在正式介绍EM算法之前，先介绍推导EM算法用到的数学基础知识，包括凸函数，Jensen不等式。   1.凸函数     对于凸函数，凹函数，如果大家学过高等数学，都应该知道，需要注意的是国内教材如同济大学的《高等数学》的这两个概念跟国外刚好相反，为了能更好的区别，本文章把凹凸函数称之为上凸函数，下凸函数，具体定义如下：上凸函数：函数f(x)满足对定义域上任意两个数a,b都有
u010555688·2014-04-26 16:00

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）。     
zhubo22·2014-04-25 14:00

OpenCV（3）ML库->Expectation - Maximization 算法

    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，参数的最大似然估计。
王孟贤·2014-04-03 10:00

OpenCV（3）ML库->Expectation - Maximization 算法

    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，参数的最大似然估计。
sunboyiris·2014-04-03 10:00

Expectation Maximization and GMM

Jensen不等式Jensen不等式给出了积分的凸函数值必定大于凸函数(convex)的积分值的定理。在凸函数曲线上的任意两点间连接一条线段，那么线段会位于曲线之上，这就是将Jensen不等式应用到两个点的情况，如图(1)所示\((t\in[0,1])\)。我们从概率论的角度来描述Jensen不等式：假设\(f(x)\)为关于随机变量\(x\)的凸函数\(f'(x)\geq0\)，则有\(f\le
·2014-03-14 10:00

EM, Expectation maximization

EM算法是机器学习中比较重要的算法，可以用来做聚类。其EM的思想在才是最重要（不断的优化下界来逼近上界）。当我们面临二个参数需要优化的时候，只要符合EM的不等式（凸函数），可以采用这种思想，先定一个参数，在优化另一个参数。以前在读这个算法时，就费了很大的力气，本想写出来的，但看到别人博客里写了EM算法，且写的比较通俗易懂，深入浅出，即使你以前没有看过EM算法，只要你静下心来，一定会看的懂。下面主要
wangkr111·2014-03-13 14:00

MATLAB遗传算法之 无放回式随机余数选择算子（remainder stochastic sampling with replacement）最新版

remainderstochasticsamplingwithreplacement）最新版functionpop=SelectionFunction(pop,fitness_value,ObjV) [n,m]=size(pop); num_expectation
yangzl2008·2013-12-27 14:00

online lda 的dirichlet_expectation函数

起因看onlineldavb.py的时候看到求E[log(theta)]期望的函数如下：defdirichlet_expectation(alpha): """ Foravectortheta~Dir(
余争·2013-12-25 12:00

What is the expectation maximization algorithm?

http://www.nature.com/nbt/journal/v26/n8/full/nbt1406.html对于最大似然概率的推导可以参考本系列中的文章也就是说要求的是抛硬币A是正面的概率p(A),和抛硬币B是正面的概率p(B)一共做了五组实验，其中三组是抛10次A，正面的次数。对于这三组的现象的概率是p(data|A)=p(h|A)*(1-p(h|a))...p(h|A)两边去对数，让其
sunmenggmail·2013-11-17 23:00

高斯混合模型和EM算法

使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（densityestimation）。     与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。
yueyedeai·2013-11-12 20:00

EM算法

1.一般概念介绍 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，参数的最大似然估计。
yueyedeai·2013-11-10 22:00

EM算法(Expectation Maximization)

EM算法(ExpectationMaximization)1极大似然估计假设有如图1的X所示的抽取的n个学生某门课程的成绩，又知学生的成绩符合高斯分布f(x|μ,σ2)，求学生的成绩最符合哪种高斯分布，即μ和σ2最优值是什么？图1学生成绩的分布欲求在抽样X时，最优的μ和σ2参数估计，虽然模型的原型已知，但不同的参数对应着不同的学生成绩分布，其中一种最简单有效的参数估计方法就是估计的参数在目前抽样的
pi9nc·2013-10-03 10:50

EM算法(Expectation Maximization)

EM算法(ExpectationMaximization)1极大似然估计   假设有如图1的X所示的抽取的n个学生某门课程的成绩，又知学生的成绩符合高斯分布f(x|μ,σ2)，求学生的成绩最符合哪种高斯分布，即μ和σ2最优值是什么？图1学生成绩的分布   欲求在抽样X时，最优的μ和σ2参数估计，虽然模型的原型已知，但不同的参数对应着不同的学生成绩分布，其中一种最简单有效的参数估计方法就是估计的参数
pi9nc·2013-10-03 10:00

数据挖掘十大经典算法(5) 最大期望(EM)算法

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
starstarstone·2013-08-12 11:00

EM算法(Expectation Maximization)

1极大似然估计假设有如图1的X所示的抽取的n个学生某门课程的成绩，又知学生的成绩符合高斯分布f(x|μ,σ2)，求学生的成绩最符合哪种高斯分布，即μ和σ2最优值是什么？图1学生成绩的分布欲求在抽样X时，最优的μ和σ2参数估计，虽然模型的原型已知，但不同的参数对应着不同的学生成绩分布，其中一种最简单有效的参数估计方法就是估计的参数在目前抽样的数据上表现最好，即使得f(X|μ,σ2)的联合概率最大，这
weixin_30438813·2013-07-19 01:00

EM(Expectation-Maximization)算法

 EM是我一直想深入学习的算法之一，第一次听说是在NLP课中的HMM那一节，为了解决HMM的参数估计问题，使用了EM算法。在之后的MT中的词对齐中也用到了。在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1.Jensen不等式     回顾优化理论中的一些概念。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，，那么f是凸函数。当x是向量时，如果其hessia
glb562000520·2013-07-13 09:00

What is the expectation maximization algorithm?

heexpectationmaximizationalgorithmarisesinmanycomputationalbiologyapplicationsthatinvolveprobabilisticmodels.Whatisitgoodfor,andhowdoesitwork?IntroductionProbabilisticmodels,suchashiddenMarkovmodelsor
overstack·2013-05-26 22:00

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）。     
ncztc·2013-05-24 13:00

随机版的快速排序分析方法

T(n)为渐近运行时间，其期望值(Expectation)为E[T(n)]，我们希望对所有的输入，找出这个期望值。对k=0，1，2，...
leolinsheng·2013-05-11 16:00

Clustering：Gaussian Mixture Model and Expectation Maximization

 Clustering：GaussianMixtureModelandExpectationMaximization 在统计学中，MixtureModel是个概率模型，利用概率密度来对数据分簇，当然MixtureModel不只是可以用来分簇，只是我们在这里使用MixtureModel来进行分簇，借此来学习这个概率模型。MixtureModel通常和概率分布(ProbabilityDistribut
isilic·2013-03-16 22:00

PHP Curl 417 Expectation Failed解决办法

phpcurlpostdata的时候,server回传status417错误lighttpd服务器总是返回：HTTP/1.1417ExpectationFailedConnection:closeContent-Length:0Date:Fri,12Oct200709:11:02GMTServer:lighttpd/1.4.18尝试其他的服务器软件（比如nginx），就没有问题，google一下，
wudiyi815·2013-03-08 13:00

Android中Intent组件详解

Intent本身是定义为一个类别(Class)，一个Intent对象表达一个目的(Goal)或期望(Expectation)，叙述其所期望的服务或动作、与动作有关的数据等。
Flood_Dragon·2013-02-22 14:00

EM算法：Expectation-Maximization

目标：找出有隐形变量的概率模型的最大可能性解。它分为两个过程：E-step和M-step1.E-step：通过最初假设或上一步得出的模型参数得到后验概率；2.M-step：重新算出模型的参数。重复这两个过程直到目标函数值收敛。 EM算法即期望值最大算法，被誉为是数据挖掘的十大算法之一，它是在概率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到的隐变量。最大期望算法经过两个步骤交替进行
swuteresa·2013-02-01 20:00

混合高斯模型mixture 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）。     
junnan321·2013-01-08 22:00
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