python：实现EM算法(附完整源码)

最新推荐文章于 2024-11-21 15:40:36 发布
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分类专栏： python算法完整教程 文章标签： python 算法
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本文是一篇原创的Python技术博文，详细介绍了如何实现 Expectation-Maximization (EM) 算法，并提供了完整的源代码。通过阅读，读者可以深入理解EM算法的原理并具备实际操作能力。

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python：实现EM算法

import numpy as np
def em(data, thetas, max_iter=50, eps=1e-3):

    # 初始化似然函数值
    ll_old = -np
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EM算法的Python实现
DarcyCode的博客
09-10 235
通过迭代的方式，EM算法可以逐步优化模型参数，从而实现概率模型的参数估计。假设我们有一组观测数据，每个观测数据由两个变量组成，分别是观测变量（observed variable）和隐变量（latent variable）。需要注意的是，EM算法对于初始参数的选择和迭代次数的确定都会对估计结果产生影响，因此在实际应用中需要进行合理的调参。根据实际情况，可能需要调整迭代次数和观测数据的生成方式，以获得更好的估计结果。最后，我们输出真实概率和估计的概率。在主程序中，我们首先生成观测数据，并指定了真实的概率。
Python EM算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
08-07 233
它的基本思想是通过迭代的方式，交替进行“E步”和“M步”，直到收敛，得到参数的估计值。其中，“E步”（Expectation step）是计算隐变量的后验概率，即给定当前的参数估计值，计算每个样本属于每个隐变量类别的概率；其中，“E步”（Expectation step）是计算隐变量的后验概率，即给定当前的参数估计值，计算每个样本属于每个隐变量类别的概率；其中，“E步”（Expectation step）是计算隐变量的后验概率，即给定当前的参数估计值，计算每个样本属于每个隐变量类别的概率；
python二项分布代码_Python实现EM算法实例代码
weixin_39548733的博客
11-30 311
EM算法实例通过实例可以快速了解EM算法的基本思想，具体推导请点文末链接。图a是让我们预热的，图b是EM算法的实例。这是一个抛硬币的例子，H表示正面向上，T表示反面向上，参数θ表示正面朝上的概率。硬币有两个，A和B，硬币是有偏的。本次实验总共做了5组，每组随机选一个硬币，连续抛10次。如果知道每次抛的是哪个硬币，那么计算参数θ就非常简单了，如下图所示：如果不知道每次抛的是哪个硬币呢？那么，我们就需...
EM算法和Python代码实现
reept的博客
02-01 1789
EM算法是一种迭代算法,用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计或极大后验概率估计。用Y表示观测随机变量的数据，Z表示隐随机变量的数据。Y和Z都具备，则称为完全数据，观测数据Y又称为不完全数据，假设给定观测数据Y，其概率分布是P（Y|θ），其中θ是要估计的模型参数，那么不完全数据Y的似然函数是logP(Y|θ)，假设Y和Z的联合概率分布是P（Y，Z|θ）,则完全数据的对数似然函数是logP(Y,Z|θ）。
EM算法Python实现
01-04
对统计学习方法EM算法进行了python实现，并针对简单数据的高斯混合模型进行EM算法的参数估计，感兴趣的同学可以一起交流。
em算法python代码_EM算法Python实战
weixin_39638086的博客
12-10 1510
EM算法是一种迭代算法，主要适用于概率模型的参数估计，特别适用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或者极大后验概率的估计。EM算法的每次迭代有两步组成：E步，求期望；M步，极大化。所以这一算法称之为期望极大化算法，简称EM算法。可能大家都听过EM算法，也知道有E步(求期望)和M步(极大化)，但是求期望是求谁的期望，极大化又该如何极大化呢，单看理论有时不免一头雾水，通过实例可以让我们更好的理解...
神经网络与深度学习：Python源码实现EM算法及其应用
这包括如何使用Python编程语言实现EM算法，以及如何结合神经网络框架来解决具体问题。通过这些实例，读者将能够更好地理解算法的工作原理，并将理论知识应用于实践。 总结而言，本资源是一份全面的深度学习和神经...
Python：EM算法的实现及源代码解析
持续更新
05-07 641
通过一个高斯混合模型的例子，我们演示了如何手动实现EM算法，并将其与scikit-learn库中的GaussianMixture模型进行比较。接下来，我们将通过一个高斯混合模型的例子来展示EM算法的Python实现。为了方便比较，我们将手动实现EM算法，然后再与GaussianMixture模型的结果进行比较。以上代码中，我们手动实现了EM算法，并使用gaussian函数来计算高斯分布的概率密度值。经过测试，我们发现两种方法得出的对数似然值非常接近，因此可以认为我们的手动实现是正确的。
神经网络与深度学习python源码EM算法及其推广
04-20
### 神经网络与深度学习中的EM算法及其Python实现 #### EM算法简介 EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）是一种迭代优化方法，广泛应用于统计建模领域，特别是处理包含隐变量（latent variable）的概率...
EM算法及其应用（代码）
chqb89的专栏
04-30 6300
最近上模式识别的课需要做EM算法的作业，看了机器学习公开课及网上的一些例子，总结如下：（中间部分公式比较多，不能直接粘贴上去，为了方便用了截图，请见谅） 概要 适用问题 EM算法是一种迭代算法，主要用于计算后验分布的众数或极大似然估计，广泛地应用于缺损数据、截尾数据、成群数据、带有讨厌参数的数据等所谓不完全数据的统计推断问题。 优缺点 优点：EM算法简单且稳定，迭代能保证观察数据对数后验
EM算法及其推广(EM) Python代码 《统计学习方法》李航
03-22
经典书籍《统计学习方法》李航，第9章 EM算法及其推广(EM) -Python代码
em算法源码（matlab）
08-21
em算法源码（matlab）em算法源码（matlab）
EM算法+Python代码.zip
07-22
期望最大化（Expectation Maximization， EM）算法，是一种求解含有隐变量（Latent Variable）的概率模型参数的极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation），或称极 大后验概率估计。 EM 算法并不是简单地将数据的输入输出格式固定，然后直接调用 工具包就可以使用，而是需要根据其思想基于具体问题设计相应具体算法，因此 EM 算法更可以说是一种框架或者方法论。
em算法python代码_EM算法的python实现的方法步骤
weixin_39621456的博客
12-10 221
前言：前一篇文章大概说了EM算法的整个理解以及一些相关的公式神马的，那些数学公式啥的看完真的是忘完了，那就来用代码记忆记忆吧！接下来将会对python版本的EM算法进行一些分析。EM的python实现和解析引入问题(双硬币问题)假设有两枚硬币A、B，以相同的概率随机选择一个硬币，进行如下的抛硬币实验：共做5次实验，每次实验独立的抛十次，结果如图中a所示，例如某次实验产生了H、T、T、T、H、H、T...
EM算法及python简单实现
dawnyi_yang的博客
08-01 4868
x1,x2,...,xnx_1,x_2,...,x_nx1​,x2​,...,xn​ θ^=argmax∑i=1nlogp(xi∣θ)\hat{\theta}=argmax\sum\limits_{i=1}^n log p(x_i|\theta)θ^=argmaxi=1∑n​logp(xi​∣θ) θ^=argmax∑i=1nlogp(xi∣θ)=argmax∑i=1nlog∑zip(xi,zi∣θ)\hat{\theta}=argmax\sum\limits_{i=1}^n log p(x_i|\th
EM算法的Python实现代码图文详解
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weixin_73557384的博客
11-21 643
EM算法分类二维正态分布点列的Python实现，附完整代码讲解及结果展示
EM算法-python
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04-27 520
em算法的细节可以看书 #模拟两个正态分布的均值估计 from numpy import * import numpy as np import random import copy SIGMA = 6 EPS = 0.0001 #生成方差相同,均值不同的样本 def generate_data(): Miu1 = 20 Miu2 = 40 N = 1000 X =...
Python 机器学习 EM算法
weixin_42098295的博客
03-16 1219
EM算法（期望最大化算法，Expectation-Maximization Algorithm）是一种迭代优化技术，广泛用于含有隐变量（latent variables）的概率模型参数估计。EM算法的目标是找到模型参数的最大似然估计，尤其是当模型中存在无法直接观测的隐藏数据时。它通过迭代两个步骤来逼近最大似然解：E步（期望步）和M步（最大化步）。
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