最大期望演算法
Ⅰ 數據挖掘中的經典演算法
大家都知道，數據挖掘中有很多的演算法，不同的演算法有著不同的優勢，它們在數據挖掘領域都產生了極為深遠的影響。那麼大家知道不知知道數據挖掘中的經典演算法都有哪些呢？在這篇文章中我們就給大家介紹數據挖掘中三個經典的演算法，希望這篇文章能夠更好的幫助大家。
1.K-Means演算法
K-means algorithm演算法是一個聚類演算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k大於n。它與處理混合正態分布的最大期望演算法很相似，因為他們都試圖找到數據中自然聚類的中心。它假設對象屬性來自於空間向量，並且目標是使各個群組內部的均方誤差總和最小。這種演算法在數據挖掘中是十分常見的演算法。
2.支持向量機
而Support vector machines就是支持向量機，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監督式學習的方法，這種方法廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。支持向量機將向量映射到一個更高維的空間里，在這個空間里建立有一個最大間隔超平面。在分開數據的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。分隔超平面使兩個平行超平面的距離最大化。假定平行超平面間的距離或差距越大，分類器的總誤差越小。這些優點也就成就了這種演算法。
3.C4.5演算法
然後我們給大家說一下C4.5演算法，C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法. C4.5演算法繼承了ID3演算法的優點，並對ID3演算法進行了改進，這種改進具體體現在四個方面，第一就是在樹構造過程中進行剪枝，第二就是能夠完成對連續屬性的離散化處理，第三就是用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足，第四就是能夠對不完整數據進行處理。那麼這種演算法的優點是什麼呢？優點就是產生的分類規則易於理解，准確率較高。其缺點是：在構造樹的過程中，需要對數據集進行多次的順序掃描和排序，因而導致演算法的低效。
相信大家看了這篇文章以後對The k-means algorithm演算法、Support vector machines、C4.5演算法有了比較是深刻的了解，其實這三種演算法那都是十分重要的演算法，能夠幫助數據挖掘解決更多的問題。大家在學習數據挖掘的時候一定要注意好這些問題。
Ⅱ stata中如何em最大期望演算法進行插值
假設男、女身高均值分別為 μ1、μ2，這兩個數的初值可以賦予任意兩個不同的隨機數，例如我們令初值為：
μ1=190,μ2=150
根據這個初值，我們來重新估計每個 xi 對應的 Mi 和 Fi 的期望值。這里，我們可以把 Mi 和 Fi 理解為 xi 對應男人和女人的人數，取值介於0～1之間。因為兩類數據分布會產生重疊，因此，對於同一個身高數據，按照密度函數來計算分配人數比列。這里假設男人和女人的概率密度函數分別為 pm 和 pf，同一個身高數據 xi 對應的男、女人數計算如下：
Mi=pm(xi)pm(xi)+pf(xi)Fi=pf(xi)pm(xi)+pf(x1)
接下來，我們要更新 μ1、μ2 的值了，計算方法就是總身高除以總人數，算式如下：
μ1=M1x1+...+M8x8M1+...+M8μ2=F1x1+...+F8x8F1+...+F8
這里可以把 Mi 和 Fi 理解為 xi 對應男人和女人的人數，取值介於0~1之間。
看到這里，我服氣得簡直要跪了。因為我特地准備兩個170cm的身高，這個身高男女各一個數據，我想看看EM如何處理。之前我是用K均值聚類演算法的思維來看這個問題，沒想到EM給我來了一個「模糊數學」的處理技巧，把這個問題巧妙化解了。
數據170對應男、女人數都是0.5，因為有兩個170，所以，男人和女人每組仍然能分配一個，這正好恢復了男女數據沒混和以前的樣子。
接下來沒啥懸念了，重復迭代上面的過程，直到 μ1、μ2 收斂為止。如果 Mi 和 Fi 最終確定了，相當於把抽樣數據區分開了，求分布的其他參數也變得毫無懸念了。
Ⅲ x，y 獨立，在（0，1）之間均勻分布，求最大值的期望E[max（x，y）]和最小值的期望E[min（x，y）]
由題意得：
X，Y～U（0，θ）
則E（X）=
E（Y）=
θ/2
z=MIN{X，Y}
Fmin(z)＝1−[1−F(z)]²=1-(1−1/θ)²
fmin（z）=
Fmin′（z）=
E（z）=
θ/3
(3)最大期望演算法擴展閱讀：
最大期望演算法或演算法，是一類通過迭代進行極大似然估計的優化演算法，通常作為牛頓迭代法的替代用於對包含隱變數或缺失數據的概率模型進行參數估計。
EM演算法的標准計算框架由E步和M步交替組成，演算法的收斂性可以確保迭代至少逼近局部極大值。EM演算法是MM演算法的特例之一，有多個改進版本，包括使用了貝葉斯推斷的EM演算法、EM梯度演算法、廣義EM演算法等。
由於迭代規則容易實現並可以靈活考慮隱變數，EM演算法被廣泛應用於處理數據的缺測值，以及很多機器學習演算法，包括高斯混合模型和隱馬爾可夫模型的參數估計
Ⅳ 什麼是數學期望如何計算
數學期望是試驗中每次可能結果的概率乘以其結果的總和。
計算公式：
1、離散型：
離散型隨機變數X的取值為X1、X2、X3……Xn，p(X1)、p(X2)、p(X3)……p(Xn)、為X對應取值的概率，可理解為數據X1、X2、X3……Xn出現的頻率高f(Xi)，則：
Ⅳ 數學期望的計算公式，具體怎麼計算
公式主要為：
性質3和性質4可以推到到任意有限個相互獨立的隨機變數之和或之積的情況。
參考資料：數學期望-網路
Ⅵ 條件期望計算公式是什麼
條件期望計算公式是全期望公式。
全期望公式是利用條件期望計算數學期望的公式：EY=E[E(Y|X)]。全期望公式是條件數學期望的一個非常重要的性質，其重要性堪比全概率公式在概率中的作用。
簡介
在概率論和統計學中，數學期望(mean)（或均值，亦簡稱期望）是試驗中每次可能結果的概率乘以其結果的總和，是最基本的數學特徵之一。它反映隨機變數平均取值的大小。
需要注意的是，期望值並不一定等同於常識中的「期望」——「期望值」也許與每一個結果都不相等。期望值是該變數輸出值的平均數。期望值並不一定包含於變數的輸出值集合里。
大數定律規定，隨著重復次數接近無窮大，數值的算術平均值幾乎肯定地收斂於期望值。
Ⅶ 求C++高手幫忙解答，跪求期望最大值演算法（EM）的C代碼實現 可發送至郵箱[email protected]
我不懂你的什麼意思，你可以說得具體一些嗎？如果說數字都是一定的話，那EM肯定也是定值啊！不過我覺得大體框架可以採用動態規劃
Ⅷ 數學裡面期望值是什麼怎麼算
在概率論和統計學中，數學期望(mean)（或均值，亦簡稱期望）是試驗中每次可能結果的概率乘以其結果的總和，是最基本的數學特徵之一。它反映隨機變數平均取值的大小。
期望值計算：
(8)最大期望演算法擴展閱讀：
期望值學術解釋：
1.期望值是指人們對所實現的目標主觀上的一種估計；
2.期望值是指人們對自己的行為和努力能否導致所企求之結果的主觀估計,即根據個體經驗判斷實現其目標可能性的大小；
3.期望值是指對某種激勵效能的預測；
4.期望值是指社會大眾對處在某一社會地位、角色的個人或階層所應當具有的道德水準和人生觀、價值觀的全部內涵的一種主觀願望。
期望的來源：
在17世紀，有一個賭徒向法國著名數學家帕斯卡挑戰，給他出了一道題目：甲乙兩個人賭博，他們兩人獲勝的機率相等，比賽規則是先勝三局者為贏家，一共進行五局，贏家可以獲得100法郎的獎勵。當比賽進行到第四局的時候，甲勝了兩局，乙勝了一局，這時由於某些原因中止了比賽，分配這100法郎：
用概率論的知識，不難得知，甲獲勝的可能性大，乙獲勝的可能性小。因為甲輸掉後兩局的可能性只有(1/2)×(1/2）=1/4，也就是說甲贏得後兩局的概率為1－(1/4)=3/4，甲有75%的期望獲得100法郎；而乙期望贏得100法郎就得在後兩局均擊敗甲，乙連續贏得後兩局的概率為(1/2)*(1/2)=1/4，即乙有25%的期望獲得100法郎獎金。
可見，雖然不能再進行比賽，但依據上述可能性推斷，甲乙雙方最終勝利的客觀期望分別為75%和25%，因此甲應分得獎金的100*75%=75(法郎)，乙應分得獎金的的100×25%=25(法郎)。這個故事裡出現了「期望」這個詞，數學期望由此而來。
Ⅸ 帶你了解數據挖掘中的經典演算法
數據挖掘的演算法有很多，而不同的演算法有著不同的優點，同時也發揮著不同的作用。可以這么說，演算法在數據挖掘中做出了極大的貢獻，如果我們要了解數據挖掘的話就不得不了解這些演算法，下面我們就繼續給大家介紹一下有關數據挖掘的演算法知識。
1.The Apriori algorithm，
Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布爾關聯規則。在這里，所有支持度大於最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。這個演算法是比較復雜的，但也是十分實用的。
2.最大期望演算法
在統計計算中，最大期望演算法是在概率模型中尋找參數最大似然估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的數據集聚領域。而最大期望演算法在數據挖掘以及統計中都是十分常見的。
3.PageRank演算法
PageRank是Google演算法的重要內容。PageRank里的page不是指網頁，而是創始人的名字，即這個等級方法是以佩奇來命名的。PageRank根據網站的外部鏈接和內部鏈接的數量和質量倆衡量網站的價值。PageRank背後的概念是，每個到頁面的鏈接都是對該頁面的一次投票，被鏈接的越多，就意味著被其他網站投票越多。這個就是所謂的「鏈接流行度」，這個標准就是衡量多少人願意將他們的網站和你的網站掛鉤。PageRank這個概念引自學術中一篇論文的被引述的頻度——即被別人引述的次數越多，一般判斷這篇論文的權威性就越高。
3.AdaBoost演算法
Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器。其演算法本身是通過改變數據分布來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的准確率，來確定每個樣本的權值。將修改過權值的新數據集送給下層分類器進行訓練，最後將每次訓練得到的分類器最後融合起來，作為最後的決策分類器。這種演算法給數據挖掘工作解決了不少的問題。
數據挖掘演算法有很多，這篇文章中我們給大家介紹的演算法都是十分經典的演算法，相信大家一定可以從中得到有價值的信息。需要告訴大家的是，我們在進行數據挖掘工作之前一定要事先掌握好數據挖掘需呀掌握的各類演算法，這樣我們才能在工總中得心應手，如果基礎不牢固，那麼我們遲早是會被淘汰的。職場如戰場，我們一定要全力以赴。
Ⅹ 需要掌握哪些大數據演算法
數據挖掘領域的十大經典演算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART。
1、C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法。
2、2、k-means algorithm演算法是一個聚類演算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k < n。
3、支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監督式學習的方法，它廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。
4、Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。
5、最大期望（EM）演算法。在統計計算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）演算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數最大似然 估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數（Latent Variabl）。
6、PageRank是Google演算法的重要內容。2001年9月被授予美國專利，專利人是Google創始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指網頁，而是指佩奇，即這個等級方法是以佩奇來命名的。
7、Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器 (強分類器)。
8、K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。
9、Naive Bayes。在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。
10、CART, Classification and Regression Trees。 在分類樹下面有兩個關鍵的思想。
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