算法的推导？什么是EM算法？显然，GMM算法是一种无监督算法，常用于聚类应用中，而分量的数量可以认为是类别的数量。05EM算法-高斯混合模型-GMM04EM算法EM算法的收敛性证明GMM(GaussianMixtureModel)，在统计计算中，最大期望算法是一种求概率模型中参数的最大似然估计或最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于不可观测的隐变量。
04EM算法EM算法的收敛性证明GMM(GaussianMixtureModel)是指算法由多个高斯模型线性叠加混合而成。每个高斯模型称为分量。GMM算法描述的是数据本身的一种分布，即样本特征属性的分布，与预测值y无关，显然GMM算法是一种无监督算法，常用于聚类应用中，分量的个数可以认为是类别的个数。
σ 1)和N(μ2，σ2)，尝试估计参数:μ 1，σ1，μ2，σ2；1.如果我们清楚地知道样本(即男女数据分开)，那么我们就用极大似然估计来估计这个参数值。2.如果样本是混合的，不能明确区分，那么最大似然估计就不能直接用来估计参数。我们可以认为当前由1000条数据组成的集合X是两个高斯分布(男性分布和女性分布)的叠加。
学号:电力学院名称:梁【嵌入式牛人入门】:GMM和EM算法的学习和推导。【嵌入式牛鼻子】:GMMEM【嵌入式牛提问】:GMM是什么？什么是EM算法？两者的关系？算法的推导？如何深入学习？【嵌入式牛文】:在深度学习的路上，从头开始学习各种技术。我是DL小白，我把我读到的一些东西记录下来，这样我们可以互相交流。本文参考了:(GMM)(GMM)(EM算法)(EM算法)1 .前言GaussianMixtureModel(简称GMM)是业界广泛使用的聚类算法。
高斯混合模型是用ExpectationMaximization (EM)算法训练的，所以在了解了GMM之后，我们还需要知道如何用EM算法训练(求解)GMM。二、高斯混合模型(GMM)在了解高斯混合模型之前，我们先来了解一下这个模型的具体参数模型高斯分布。
3、怎么通俗易懂地解释EM算法并且举个例子?最大似然估计和em算法都是根据实现结果求解概率分布的最佳参数θ，但是最大似然估计知道每个结果对应哪个概率分布(我知道哪个概率分布实现了这个结果)，EM算法面临的问题是:我不知道哪个概率分布实现了这个结果。在不知道其概率分布的情况下，如何解决问题？一般Y代表观察到的随机变量的数据，Z代表隐藏随机变量的数据(因为我们无法观察到结果是从哪种概率分布中得出的，所以我们称此为隐藏变量)。
4、如何用EM算法推断单倍型频率?(希望给出EM算法的详细步骤大量SNP标记的出现，使以单一标记为中心的关联分析方法逐渐转变为以单倍型为基础的关联分析方法。基于单倍型分析方法的首要问题是如何获得单倍型。通过实验手段获得单倍型代价昂贵，利用基因型数据进行单倍型推断获得单倍型是首选。针对一般家系和紧密连锁的SNP标记，提出了一种快速准确的单体型推断方法。该方法采用三步六法，通过亲子关系确定有序基因型，逐步剔除冗余单倍型。最后用最大似然法确定单体型组合。
5、EM算法系列(二EM算法推导中用到的一个很重要的不等式是Jensoninequality，相信大家在高等数学的课程中都学过。这里我们简单回顾一下这个不等式的性质:设f是定义域为实数的函数，如果对于所有实数X，如果f(x)的二阶导数对于所有实数X都大于等于0，那么f是凸函数。当X是向量时，如果它的hessian矩阵H是半正的，那么F是凸函数。
Jensen不等式表述如下:如果F是凸函数，X是随机变量，那么:E我最近在看EM算法，主要是它在无监督学习中的应用。没有例子，原理也差不多懂了，其实最大化平均似然是一个很自然的想法，但是中间的一些问题是在迭代过程中似然单调增加。这个证明过程是复杂的，你在模式识别中的应用可以是具体的。
