系列文章目录 统计计算一|非线性方程的求解 文章目录 系列文章目录一、基本概念（一）极大似然估计和EM算法（二）EM算法的基本思想（三）定义1、缺失数据, 边际化和符号2、Q函数3、混合高斯模型（Gaussian Mixture Model，简称GMM）4、一般混合模型 三、收敛性（一）琴生不等式（Jensen’s inequality）（二） EM 算法的收敛性质（三）MM 算法 (

EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量(hidden variable)或缺失数据(incomplete-data)的概率模型参数的极大似然估计。EM算法被广泛用于高斯混合模型(Guassian Mixture Model,GMM)和隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的参数估计。每次迭代分为两步：E步，求期望；M步，求极大。概率模型有时既包含观测变量(observab

原文地址1：https://www.face2ai.com/Math-Probability-4-7-Conditional-Expectation转载请标明出处 Abstract: 本文介绍期望的条件版本，也就是条件期望 Keywords: Expectation，Prediction，Law of Total Probability 条件期望 说到条件，我们前面反复说，所有概率都是条件的，

原文地址1：https://www.face2ai.com/Math-Probability-4-1-The-Expectation-of-a-Random-Variable-P2转载请标明出处 Abstract: 本篇介绍期望的第二部分，关于随机变量的函数的期望 Keywords: Expectation 随机变量的期望 本来这篇可以和前一篇合在一起的，但是看了下还是有点长，控制下篇幅来保证

原文地址1：https://www.face2ai.com/Math-Probability-4-1-The-Expectation-of-a-Random-Variable-P1转载请标明出处 Abstract: 本文主要介绍期望的基础之知识，第一部分介绍连续和离散随机变量的期望。 Keywords: Expectation 随机变量的期望 好像大家比较喜欢关于学习方面的废话，那么以后就不说

最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，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。 在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）

文章目录 年龄估计论文阅读《DEX：Deep EXpectation of apparent age from a single image》（2015）网络图数据集和评估方法IMDB-WIKI数据集LAP数据集 评估方法实验结果总结 年龄估计论文阅读《DEX：Deep EXpectation of apparent age from a single image》（2015）

EM算法篇 EM算法简介 EM算法，也叫expectation maximization algorithms，是在包含隐变量(未观察到的潜在变量)的概率模型中寻找参数最大似然估计(也叫最大后验估计)的迭代算法。EM 算法在期望 (E步骤) 和最大化 (M步骤) 之间交替执行，前者计算模型参数当前估计的对数似然期望函数，后者对E步骤中找到的预期对数似然计算最大化，然后使用参数新估计值来确定下一

EM算法 简介 EM算法的核心分为两步 E步（Expection-Step）M步（Maximization-Step） 因为在最大化过程中存在两个参量 r , θ r,\theta r,θ，其中若知道 r r r，则知道 θ \theta θ；若知道 θ \theta θ，则知道 r r r。且两个量未存在明显的关系，但又互相依存可以采用EM算法 其中主要思想为： 首先随机初始化参数

文章目录 1. EM 算法简介2.EM 算法来源2.1 EM 算法分解：(EM =E-Step + M-Step)2.2 EM算法来源分析2.3 EM算法来源-琴生不等式(Jensen Inequality) 3. EM算法的收敛性证明3.1 EM算法公式3.2 证明： Q ( θ ( t + 1 ) , θ ( t ) ) ≥ Q ( θ ( t ) , θ ( t ) ) Q(\the