机器学习em算法

接下来为大家讲解机器学习em算法，以及em算法的用途涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、机器学习(十三)---半监督学习
• 2、大数据经典算法解析(5)一EM算法
• 3、em算法是什么
• 4、怎么通俗易懂地解释EM算法并且举个例子
• 5、EM算法详解

机器学习(十三)---半监督学习

在数据科学的广阔领域中，机器学习犹如一座灯塔，引领我们探索未知的深度。其中，监督学习就像指南针，通过标记样本精准地指引分类与回归的方向；无监督学习则如探索者，通过聚类算法揭示隐藏的数据结构。

监督学习 监督学习是指利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。训练数据包括一套训练示例。

机器是由各种金属和非金属部件组装成的装置，消耗能源，可以运转、做功。机器学习的分类有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习四种。

大数据经典算法解析(5)一EM算法

1、而在 函数下，某个观测值可以一部分来自于硬币B，一部分来自于硬币C，因此也称作软分类。 将上述两步综合起来，EM算法可以总结如下：我们首先初始化模型的参数，我们基于这个参数对每一个隐变量进行分类，此时相当于我们观测到了隐变量。

2、下面我们先从一般性问题上进行EM算法的理论描述，然后再利用EM算法推导高斯混合模型的计算方法。 EM算法叫做期望最大化方法，首先我们给出EM算法一般性结论或者说步骤，其具体分为两步，即E-step和M-step。

3、L0范数 L1范数 L2范数 核范数…步骤四：实现求解最优模型的算法并通过学习方法选择最优模型 求解最优模型的算法其实就是求解结构风险函数最小值得算法，即结构风险函数最优化的问题。

4、重复步骤1-2，直至分类完成。C5算法流程与ID3相类似，只不过将信息增益改为 信息增益比 。

5、EM算法 GMM算法 决策树系列算法主要有：决策树算法 随机森林算法 Adaboost算法 GBDT算法 XGBoost算法 等等等等，因为内容太多就不一一介绍了。如果想了解，可以私信询问。

6、Analytic Visualizations（可视化分析）不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

em算法是什么

1、最近在做文本挖掘的时候遇到了EM算法，虽然读书的时候简单地接触过，但当时并没有深入地去了解，导致现在只记得算法的名字。既然EM算法被列为数据挖掘的十大算法之一，正好借这个机会，重新学习一下这个经典的算法。

2、和K-Means算法一样，我们可以用 EM算法 来求解这个问题。 GMM也满足EM算法的聚类思想，首先人为得定义了聚类的个数k，从数据特征X中发掘潜在关系的一种模型。而且我还默认数据是服从多个高斯分布的。

3、f指float型，c中的实数默认为double，除非后面跟着f的才指float。若把它赋给一个float型变量则会有精度损失的编译警告提示，0.5f的意思是告诉编译器将这个0.5按float型处理。这里的0.5f和0.5F没有区别。

4、用最大似然估计法（MLE）求最大期望，也就是EM算法。网上有很多例子解释，最直观的就是掷硬币的例子，两枚硬币连掷五次，统计五次内正反的概率。

怎么通俗易懂地解释EM算法并且举个例子

1、第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；第二步是最大化（M），最大化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值。

2、EM算法叫做期望最大化方法，首先我们给出EM算法一般性结论或者说步骤，其具体分为两步，即E-step和M-step。 EM算法的步骤，通过高斯混合模型可以直观理解记忆。 是什么意思呢，其含义是在给定数据样本的情况下，潜在变量的概率情况。

3、最直观的方法就是对这两个二维高斯分布做线性组合，用线性组合后的分布来描述整个***中的数据。这就是高斯混合模型（GMM）。

4、而这个过程究竟是怎样的呢，就让我们一步步地揭开EM算法的面纱。 假设我们现在随机初始化了 ，进入第一轮迭代： （E-step） 由于我们已经假定模型参数为 ，所以此时 不再是与 有关的函数，而是由一组常数构成的概率分布。

5、并且这个问题其实是带有隐变量的最大似乎估计，也就是EM算法。 直接讲EM，用数学角度来引入 或者 用递归式来求解含有隐变量的参数估计 都是可以的，后者会比较清楚。

6、用最大似然估计法（MLE）求最大期望，也就是EM算法。网上有很多例子解释，最直观的就是掷硬币的例子，两枚硬币连掷五次，统计五次内正反的概率。

EM算法详解

1、EM算法的大概流程主要三部分：需要的预备知识、EM算法详解和对EM算法的改进。EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白，因为它很简单，又很复杂。

2、EM算法叫做期望最大化方法，首先我们给出EM算法一般性结论或者说步骤，其具体分为两步，即E-step和M-step。 EM算法的步骤，通过高斯混合模型可以直观理解记忆。 是什么意思呢，其含义是在给定数据样本的情况下，潜在变量的概率情况。

3、期望极大（Expectation Maximization）算法，也称EM算法，是一种迭代算法，由Dempster et. al 在1***7年提出，用于含有隐变量的概率参数模型的极大似然估计。

4、EM算法从任意一点 出发，依次利用E-step优化 ，M-step优化 ，重复上述过程从而逐渐逼近极大值点。而这个过程究竟是怎样的呢，就让我们一步步地揭开EM算法的面纱。

5、常见算法基础 L1/L2正则化： 用于模型复杂度控制，L1促进稀疏权重，L2提供平滑权重。AdaBoost/Boosting/Bagging： 提升模型泛化能力，AdaBoost侧重弱分类器组合，Bagging通过并行***样增强。

关于机器学习em算法，以及em算法的用途的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。