expectation-maximization

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    如何證明EM的收斂性？

    您能否介紹一下如何證明期望最大化算法的收斂性？ 例如EM硬幣問題：https://math.stackexchange.com/questions/25111/how-does-expectation-maximization-work
    machine-learning statistics nlp expectation-maximization 2012-09-25

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    OpenCV：期望最大化的預測函數的輸出

    背景： 我有一組圖像中的兩組彩色像素，一組對應於背景，另一組對應於前景。接下來，我使用來自OpenCV的EM爲每組訓練2個高斯混合模型。我的目標是找到隨機像素屬於前景和背景的概率。因此，我在像素上爲每個EM使用函數「預測」。 問： 我不明白這個函數返回的值。在OpenCV中的文檔，它被寫： 該方法返回一個兩元素雙載體。零元素是樣本的似然對數值。第一個元素是給定樣本最可能的混合成分的索引。 http
    c++ opencv gaussian image-segmentation expectation-maximization 2013-01-09

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    Numpy __array_prepare__錯誤

    我試圖找到一個配方工作，我發現網上做期望最大化（http://code.activestate.com/recipes/577735-expectation-maximization/）。我遇到了以下錯誤： Traceback (most recent call last): File "./runem.py", line 7, in <module> print expect
    python numpy machine-learning scipy expectation-maximization 2012-05-08

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    期望最大化在Matlab上丟失數據

    我必須使用EM來估計兩個類別的高斯分佈的均值和協方差。他們也有一些缺失的屬性。 每個對象的類是已知的。因此，問題基本上簡化爲擬合缺少元素的高斯模型。 哪一個是最好的圖書館使用？ ECM算法不同於EM算法？
    matlab machine-learning data-mining gaussian expectation-maximization 2011-09-06

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    用NaiveBayes實現期望最大化算法

    我已經實現了具有良好文本過濾的樸素貝葉斯文檔分類，並且我接受了具有良好準確性的統計結果，我需要使用EM算法來提高我的結果。 但我不知道我是否可以申請EM算法與樸素貝葉斯結果或應用對數據的算法，並開始遍佈因此，我可以比較結果 在這兩種情況下，我需要到了解在這個問題上的EM算法的原因，而是真的困惑我 任何好解釋的文件可以理解
    php statistics document-classification expectation-maximization 2012-02-12

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    期望最大化重估

    通常，重新估計迭代過程在lambda.bar - lambda小於某個epsilon值時停止。 如何確定這個epsilon值？我經常看到的是在論文中被寫爲一般的epsilon符號，並且從來沒有使用過的實際值，我認爲這會根據數據而改變。例如，如果我第一次迭代的λ值是5 * 10^-22，第二次迭代是1.3 * 10^-15，第三次是8.45 * 10^-15，第四次是1.65 * 10^-15， -
    algorithm statistics expectation-maximization 2013-05-10

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    期望最大化 - 關於投幣拋幣觀察計數示例

    我可以看到很多與EXPECTATION-MAXIMIZATION算法相關的示例。 幾個環節是 Expectation Maximization coin toss examples https://math.stackexchange.com/questions/81004/how-does-expectation-maximization-work-in-coin-flipping-proble
    machine-learning statistics nlp expectation-maximization 2013-03-23

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    期望最大化算法的數字示例

    任何人都可以提供EM算法的簡單數字示例，因爲我不確定給出的公式是什麼？一個非常簡單的具有4或5個笛卡爾座標系的座標將完全可以做到。
    algorithm machine-learning data-mining expectation-maximization 2013-02-11

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    MAP期望混合模型的最大化

    我想在伯努利分佈的混合情況下寫下EM的MAP更新。 我知道，對於ML估計，我們有： E-step: compute P(Z|X,p,t) M-Step: (p,t)<-argmax sum(over Z): p(Z|X,p,t)log p(X,Z|p,t) 其中P是每一類向量參數（其中K，每種尺寸d的，其中K爲類和d是多少特徵數量）和t是每個類別的多項參數。 但是，如何獲得MAP估計？ p（
    machine-learning statistics expectation-maximization 2012-12-26

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    關於實現期望最大化算法的指導

    我很難理解EM算法。我需要對一系列觀測進行聚類，並且已經爲此實施了Kmeans算法！ 不過，我希望能夠開發出EM，以及和我知道有庫，如Weka的，可以這樣做，但我需要（並希望）有我自己的實現。 我要感謝的人誰可以給我提供基本指導的話題，因爲我已經瀏覽網頁，但一切我發現了完整的公式，它們是很難理解沒有適當的知識。
    cluster-analysis data-mining expectation-maximization 2012-06-13
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