统计软件em算法如何编程（em算法实例）

今天给各位分享统计软件em算法如何编程的知识，其中也会对em算法实例进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

最大期望算法（Expectation Maximization Algorithm，又译期望最大化算法），是一种迭代算法，用于含有隐变量（hidden variable）的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。

EM算法从任意一点出发，依次利用E-step优化，M-step优化，重复上述过程从而逐渐逼近极大值点。而这个过程究竟是怎样的呢，就让我们一步步地揭开EM算法的面纱。

（图片来源网络，侵删）

EM算法是MM算法（Minorize-Maximization algorithm）的特例之一，有多个改进版本，包括使用了贝叶斯推断的EM算法、EM梯度算法、广义EM算法等。

EM算法是一种从不完全数据或有数据丢失的数据集（存在隐藏变量）中，求解概率模型参数的最大似然估计方法。

期望极大（Expectation Maximization）算法，也称EM算法，是一种迭代算法，由Dempster et. al 在1***7年提出，用于含有隐变量的概率参数模型的极大似然估计。

（图片来源网络，侵删）

1、单元无回答的缺失数据处理方法是个案剔除法、均值替换法、热卡填充法。（一）个案剔除法（Listwise Deletion）。

2、最常见、最简单的处理缺失数据的方法是用个案剔除法（listwisedeletion），也是很多统计软件（如SPSS和SAS）默认的缺失值处理方法。在这种方法中如果任何一个变量含有缺失数据的话，就把相对应的个案从分析中剔除。

3、如缺失值占的比重不大，可考虑删除那些有缺失值的被访者。平均值代替缺失值如果指数有多个指标，可以考虑用已有数据的平均值来代替缺失值。当指标太少时，最好不用平均值方法。

（图片来源网络，侵删）

4、简单缺失值处理的方法有。：完整数据及分析法、简单均数填补法、回归均数填补法、新类别法和LOCF法。

1、第一步（E步）：求期望的目的是为了消去隐变量。；代入（1）式，得到：第二步（M步）：取最大值。EM算法使用迭代法来更新参数。（精髓）任意取，就可以开始按照上面的公式进行迭代了。

2、数学期望的计算公式是：E（X） = ΣxP（x）。其中，E（X）表示数学期望，x表示随机变量的取值，P（x）表示随机变量取值x的概率。该公式适用于离散型随机变量的数学期望计算。

3、最大期望算法经过两个步骤交替进行计算：第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；第二步是最大化（M），最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。

第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；第二步是最大化（M），最大化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值。

期望极大（Expectation Maximization）算法，也称EM算法，是一种迭代算法，由Dempster et. al 在1***7年提出，用于含有隐变量的概率参数模型的极大似然估计。

那首先要理解KL散度，KL散度是衡量两个概率分布之间的差异性，如果两个分布没有差异，则KL散度等于0，如果有差异则大于0，所以KL散度的最小值就是0，那ELOB的上界就是此刻的似然函数。

想要了解EM算法，我们首先需要了解最大似然估计这个概念。我们通过一个简单的例子来解释一下。 ***设，我们需要调查学校男女生的身高分布。我们用抽样的思想，在校园里随机抽取了100男生和100女生，共计200个人（身高样本数据）。

1、人工智能所需要学习的技能有以下这些 ①机学习的基础是数学，入门AI必须掌握一些必要的数学基础，但是并不是全部的数学知识都要学，只学工作上实际有用到的，比如是微积分、概率论、线性代数、凸优化等这些。

2、学习编程基础学习编程语言是入门人工智能技术的基础，可以选择 Python、Java、C++等语言。建议先掌握Python，因为它是人工智能领域使用最广泛的编程语言之一，并通过编写简单的代码来加深理解。

3、了解人工智能基础知识：学习人工智能的第一步是了解人工智能的基础概念，如机器学习、深度学习、神经网络、数据挖掘等。可以通过阅读各种资料、书籍、在线课程等途径来获取基础知识。

4、人工智能的学习，简单点来说，就是有3点，做到就相当于学会了人工智能，然后找工作实习就可以了。

统计软件em算法如何编程的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于em算法实例、统计软件em算法如何编程的信息别忘了在本站进行查找喔。