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em演算法分類

發布時間: 2022-08-05 10:34:38

① em演算法怎麼做聚類

1.一般概念介紹

最大期望演算法(Expectation-maximization algorithm,又譯期望最大化演算法)在統計中被用於尋找,依賴於不可觀察的隱性變數的概率模型中,參數的最大似然估計。

在統計計算中,最大期望(EM)演算法是在概率(probabilistic)模型中尋找參數最大似然估計或者最大後驗估計的演算法,其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數(Latent Variable)。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的數據聚類(Data Clustering)領域。最大期望演算法經過兩個步驟交替進行計算,第一步是計算期望(E),利用對隱藏變數的現有估計值,計算其最大似然估計值;第二步是最大化(M),最大化在 E 步上求得的最大似然值來計算參數的值。M 步上找到的參數估計值被用於下一個 E 步計算中,這個過程不斷交替進行。

② 大數據挖掘的演算法有哪些

大數據挖掘的演算法:
1.樸素貝葉斯,超級簡單,就像做一些數數的工作。如果條件獨立假設成立的話,NB將比鑒別模型收斂的更快,所以你只需要少量的訓練數據。即使條件獨立假設不成立,NB在實際中仍然表現出驚人的好。
2. Logistic回歸,LR有很多方法來對模型正則化。比起NB的條件獨立性假設,LR不需要考慮樣本是否是相關的。與決策樹與支持向量機不同,NB有很好的概率解釋,且很容易利用新的訓練數據來更新模型。如果你想要一些概率信息或者希望將來有更多數據時能方便的更新改進模型,LR是值得使用的。
3.決策樹,DT容易理解與解釋。DT是非參數的,所以你不需要擔心野點(或離群點)和數據是否線性可分的問題,DT的主要缺點是容易過擬合,這也正是隨機森林等集成學習演算法被提出來的原因。
4.支持向量機,很高的分類正確率,對過擬合有很好的理論保證,選取合適的核函數,面對特徵線性不可分的問題也可以表現得很好。SVM在維數通常很高的文本分類中非常的流行。

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③ em演算法的EM演算法

在統計計算中,最大期望(EM)演算法是在概率(probabilistic)模型中尋找參數最大似然估計或者最大後驗估計的演算法,其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數(Latent Variable)。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的數據聚類(Data Clustering)領域。
最大期望演算法經過兩個步驟交替進行計算:
第一步是計算期望(E),利用對隱藏變數的現有估計值,計算其最大似然估計值;
第二步是最大化(M),最大化在 E 步上求得的最大似然值來計算參數的值。
M 步上找到的參數估計值被用於下一個 E 步計算中,這個過程不斷交替進行。
總體來說,EM的演算法流程如下:
1.初始化分布參數
2.重復直到收斂:
E步驟:估計未知參數的期望值,給出當前的參數估計。
M步驟:重新估計分布參數,以使得數據的似然性最大,給出未知變數的期望估計。

④ 常用的數據挖掘演算法有哪幾類

常用的數據挖掘演算法分為以下幾類:神經網路,遺傳演算法,回歸演算法,聚類分析演算法,貝耶斯演算法。

目前已經進入大數據的時代,所以數據挖掘和大數據分析的就業前景非常好,學好大數據分析和數據挖掘可以在各個領域中發揮自己的價值;同時,大數據分析並不是一蹴而就的事情,而是需要你日積月累的數據處理經驗,不是會被輕易替代的。一家公司的各項工作,基本上都都用數據體現出來,一位高級的數據分析師職位通常是數據職能架構中領航者,擁有較高的分析和思辨能力,對於業務的理解到位,並且深度知曉公司的管理和商業行為,他可以負責一個子產品或模塊級別的項目,帶領團隊來全面解決問題,把控手下數據分析師的工作質量。

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⑤ em演算法的EM演算法簡述

迭代使用EM步驟,直至收斂。
可以有一些比較形象的比喻說法把這個演算法講清楚。比如說食堂的大師傅炒了一份菜,要等分成兩份給兩個人吃,顯然沒有必要拿來天平一點一點的精確的去稱分量,最簡單的辦法是先隨意的把菜分到兩個碗中,然後觀察是否一樣多,把比較多的那一份取出一點放到另一個碗中,這個過程一直迭代地執行下去,直到大家看不出兩個碗所容納的菜有什麼分量上的不同為止。EM演算法就是這樣,假設我們估計知道A和B兩個參數,在開始狀態下二者都是未知的,並且知道了A的信息就可以得到B的信息,反過來知道了B也就得到了A。可以考慮首先賦予A某種初值,以此得到B的估計值,然後從B的當前值出發,重新估計A的取值,這個過程一直持續到收斂為止。
EM 演算法是 Dempster,Laind,Rubin 於 1977 年提出的求參數極大似然估計的一種方法,它可以從非完整數據集中對參數進行 MLE 估計,是一種非常簡單實用的學習演算法。這種方法可以廣泛地應用於處理缺損數據,截尾數據,帶有雜訊等所謂的不完全數據(incomplete data)。
假定集合Z = (X,Y)由觀測數據 X 和未觀測數據Y 組成,X 和Z = (X,Y)分別稱為不完整數據和完整數據。假設Z的聯合概率密度被參數化地定義為P(X,Y|Θ),其中Θ表示要被估計的參數。Θ的最大似然估計是求不完整數據的對數似然函數L(X;Θ)的最大值而得到的:
L(Θ;X)= log p(X|Θ) = ∫log p(X,Y|Θ)dY ;
EM演算法包括兩個步驟:由E步和M步組成,它是通過迭代地最大化完整數據的對數似然函數Lc(X;Θ)的期望來最大化不完整數據的對數似然函數,其中:
Lc(X;Θ) =log p(X,Y |Θ) ;
假設在演算法第t次迭代後Θ獲得的估計記為Θ(t) ,則在(t+1)次迭代時,
E-步:計算完整數據的對數似然函數的期望,記為:
Q(Θ|Θ (t)) = E{Lc(Θ;Z)|X;Θ(t)};
M-步:通過最大化Q(Θ|Θ(t) ) 來獲得新的Θ 。
通過交替使用這兩個步驟,EM演算法逐步改進模型的參數,使參數和訓練樣本的似然概率逐漸增大,最後終止於一個極大點。直觀地理解EM演算法,它也可被看作為一個逐次逼近演算法:事先並不知道模型的參數,可以隨機的選擇一套參數或者事先粗略地給定某個初始參數λ0 ,確定出對應於這組參數的最可能的狀態,計算每個訓練樣本的可能結果的概率,在當前的狀態下再由樣本對參數修正,重新估計參數λ,並在新的參數下重新確定模型的狀態,這樣,通過多次的迭代,循環直至某個收斂條件滿足為止,就可以使得模型的參數逐漸逼近真實參數。
EM演算法的主要目的是提供一個簡單的迭代演算法計算後驗密度函數,它的最大優點是簡單和穩定,但容易陷入局部最優。

⑥ 期望最大演算法一般與哪些演算法相結合

在統計計算中,最大期望(EM)演算法是在概率(probabilistic)模型中尋找參數最大似然估計或者最大後驗估計的演算法,其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數(LatentVariable)。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的數據聚類(DataClustering)領域。最大期望演算法經過兩個步驟交替進行計算:第一步是計算期望(E),利用對隱藏變數的現有估計值,計算其最大似然估計值;第二步是最大化(M),最大化在E步上求得的最大似然值來計算參數的值。M步上找到的參數估計值被用於下一個E步計算中,這個過程不斷交替進行。總體來說,EM的演算法流程如下:初始化分布參數2.重復直到收斂:E步驟:估計未知參數的期望值,給出當前的參數估計。M步驟:重新估計分布參數,以使得數據的似然性最大,給出未知變數的期望估計。

⑦ EM演算法怎麼用在聚類上

k-means -> probabilistic model mixtures -> infinite probabilistic model mixtures(DP) 或者 infinite k-means

  1. EM為含隱變數的概率模型提供了一個通用的框架。

  2. 而用於聚類的模型其實都是離散混合模型。有限混合或者無限混合(狄利克雷過程),離散混合模型一定是含有隱變數的。所以EM就可以用來求解了。你先選一個聚類模型。你的任務簡單,就沒得選GMM或者DPGMM。若任務復雜些,可以搞分層的,或者時序的。然後用EM求解即可,求解過程中還會用到采樣或者變分,自己看想用哪個。


⑧ 採用 em 演算法求解的模型有哪些

1、蒙特卡羅演算法(該演算法又稱隨機性模擬演算法,是通過計算機模擬來解決問題的算 法,同時可以通過模擬可以來檢驗自己模型的正確性,是比賽時必用的方法) 2、數據擬合、參數估計、插值等數據處理演算法(比賽中通常會遇到大量的數據需要 處理,而處理數。

⑨ em演算法就是baum-welch 演算法嗎

baum-welch演算法是一種對hmm模型做參數估計的方法,是EM演算法的一個特例。
前向後向演算法是已知模型和序列求概率的演算法,也是用於訓練的Baum-Welch演算法的循環中的一個步驟。

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