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em算法解决什么GMM(高斯混合聚类)模型，HMM中的参数估计，kmeans算法也是em算法的思路。1、蒙特卡罗算法(这种算法也叫随机模拟算法，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，它是一种通过计算机模拟来解决问题的算法，05EM算法-高斯混合模型-GMM04EM算法的收敛性证明GMM(GaussianMixtureModel。

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。

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。

EM算法推导中用到的一个非常重要的不等式是Jensoninequality。相信大家在高等数学的课程中都学过这个不等式。这里，我们简单回顾一下这个不等式的本质:设f是定义域为实数的函数。若对所有实数X，若f(x)的二阶导数对所有实数X大于或等于0，则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。

詹森不等式表述如下:如果F是凸函数，X是随机变量，那么:E，EM算法作为N种机器学习方法中的一员，在各种书籍、博客、网络视频中都有描述或介绍。看完总觉得很多地方模棱两可，一个初学者(有一定的统计概率基础)接受不了。最近，我在哔哩哔哩，看到了徐一达先生的课程。EM算法的解释很容易理解和接受。结合PRML中混合模型和EM章节的内容，从具体原理上对整个EM算法有了更深入的理解。

最大似然估计是概率统计中估计模型参数的一种方法。如果你不理解似然和最大似然估计的概念，请参考维基百科。我们举一个一维高斯函数的例子。如图1所示，一维空间中离散样本点的分布特征可视为高斯分布。那么如何求解这些样本的高斯分布函数的参数呢？可以通过最大似然估计得到。

在统计计算中，最大期望算法是寻找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。一般的优化算法只能找到局部最优值，很难找到全局最优值。很多算法在找到局部最优时，无法继续搜索，这叫陷入局部极值。5、采用em算法求解的模型有哪些

GMM(高斯混合聚类)，HMM中的参数估计和kmeans算法也是em算法的思想。1.蒙特卡罗算法(这种算法也叫随机模拟算法，是一种通过计算机模拟来解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，是竞赛中必不可少的方法)2。数据处理算法，如数据拟合、参数估计、插值等。(比赛中通常有很多数据要处理，但是要处理的数据数量。

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，实际上，最大化平均似然是一个很自然的想法，但这里面存在着似然在迭代过程中单调增加，证明过程复杂的问题。有关详细信息，请参考您在模式识别中的应用的WiKi页面。