2.4期望最大化算法的收敛性_第1页
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文档简介

EM算法的收敛性要证明:

然后,

收敛性EM算法例子最大似然例子-1期望最大化例子-1例子-2例子-2例子-2例子-2例子-2实践初始化

数据的平均值+随机

K-Means终止条件

最大迭代次数

log-likelihood变化情况

参数变化情况（parameterchange）收敛

局部最大（Localmaxima）

模拟退火方法（Annealedmethods(DAEM)）

生灭过程（Birth/deathprocess(SMEM)）数值问题

在协方差矩阵中注入噪音，可以阻止崩溃

单点可能给无穷似然组件的数量

开放问题

贝叶斯方法实践问题局部最优确定模型的结构

组件的个数

图结构找到全局最优解总是有很好的升级形式

优化只在E/M步内完成避免计算问题

计算期望时的采样方法EM不能与其它方法的比较

没有设置优化步长的问题

直接在参数空间中工作，因此参数的约束直接就满足

一般训练速度很快使用EM的原因：为什么不用标准的优化方法？EM

part,

/notes/cs229-notes8.pdf<TheEMalgorithmandextensions>,

BookbyGeoffreyJMcLachlanHMM

part,di.ubi.pt/~jpaulo/competence/tutorials/hmm-tutorial-1.pdfGMM

part,

/~cga/ai-course/gmm.pdf/~tibs/stat315a/LECTURES/em.pdfNotes:

Some

Sli

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