Jensen

期望最大化（EM）算法的推导——Q函数

先导：①詹森不等式（Jensen’sInequality）②一般情况下的期望最大化（EM）算法③离散隐藏变量下期望最大化（EM）算法的简化对于一个含有隐变量的概率模型，极大化观测数据（不完全数据）XXX
phoenix@Capricornus·2025-06-18 20:09

詹森不等式（Jensen’s Inequality）——EM算法的基础

詹森不等式（Jensen’sInequality）是数学中一个非常重要的不等式，广泛应用于概率论、统计学、凸优化、信息论等领域。它基于凸函数和凹函数的性质。
phoenix@Capricornus·2025-06-11 11:37

AI日报 - 2025年4月2日

DeepSeek-R1无需额外指令即可深度推理；Anthropic用归因图追踪Claude思考过程；Jensen’s下界优化思维链。
訾博ZiBo·2025-04-08 12:23

机器学习算法之EM算法

（已观察到的数据理应出现的概率比较大，比较合理）1.1.2.Jensen不
浅白Coder·2024-02-06 17:54

大数据期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析

文章目录大数据期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析一、引言概率模型与隐变量极大似然估计（MLE）Jensen不等式二、基础数学原理条件概率与联合概率似然函数Kullback-Leibler散度贝叶斯推断三
星川皆无恙·2024-01-28 23:22

Lipschitz连续 | Wasserstein距离 | KL散度(Kullback–Leibler divergence) | JS散度(Jensen-Shannon)

看论文经常看见这几个名词，但是概念却不甚了解，所以在此立贴汇总，方便查看。不定期更新~Lipschitz（利普希茨）连续定义：有函数f(x)，如果存在一个常量K，使得对f(x)定义域上（可为实数也可以为复数）的任意两个值满足如下条件：|f(x1)−f(x2)|≤|x1−x2|∗K那么称函数f(x)满足Lipschitz连续条件，并称K为f(x)的Lipschitz常数。Lipschitz连续比一致
17西伯利亚狼·2024-01-23 15:29

集成学习——基于机器学习_周志华

上篇主要介绍了鼎鼎大名的EM算法，从算法思想到数学公式推导（边际似然引入隐变量，Jensen不等式简化求导），EM算法实际上可以理解为一种坐标下降法，首先固定一个变量，接着求另外变量的最优解，通过其优美的
Pandy Bright·2023-12-21 22:47

日久见人心 一 （未授权翻译）

简介：末日文设定，两人相遇的时候Jared23岁，Jensen15岁。
变脸怪与不笑猫·2023-12-04 03:12

什么是凸函数以及如何判断函数是否为凸函数

五、Jensen不等式六、实际建模中如何判断一个最优化问题是不是凸优化问题七、非凸优化问题如何转化为凸优化问题的方法：参考链接：https://blog.csdn.net/qq_32171789/article
吃好多雪糕·2023-11-22 14:24

机器学习笔记 - WGAN生成对抗网络概述和示例

一、简述WassersteinGAN或WGAN是一种生成对抗网络，它最小化地球移动器距离(EM)的近似值，而不是原始GAN公式中的Jensen-Shannon散度。
坐望云起·2023-11-10 08:23

EM算法解析+代码

大纲数学基础：凸凹函数，Jensen不等式，MLEEM算法公式，收敛性HMM高斯混合模型一、数学基础1.凸函数通常在实际中，最小化的函数有几个极值，所以最优化算法得出的极值不确实是否为全局的极值，对于一些特殊的函数
noobiee·2023-10-30 06:30

人工智能数学知识

线性代数的核心意义在于将具体事物抽象为数学对象3线性代数描述着食物的静态（向量）和（动态变换）的特征2概率论与统计随机事件；条件概率全概率贝叶斯概率统计量常见分布；基本原理3最优化理论极限导数；线性逼近泰勒展开凸函数Jensen
你美依旧·2023-10-22 09:24

期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析

目录一、引言概率模型与隐变量极大似然估计（MLE）Jensen不等式二、基础数学原理条件概率与联合概率似然函数Kullback-Leibler散度贝叶斯推断三、EM算法的核心思想期望（E）步骤最大化（M
TechLead KrisChang·2023-10-07 11:20

Jensen不等式

JensenJensenJensen不等式是一个在概率论和数学分析中非常重要的不等式，它描述了凸函数和随机变量之间的关系。具体来说，JensenJensenJensen不等式表明对于一个凸函数f(x)f(x)f(x)，其期望值大于等于用随机变量X的期望值作为参数的fff函数的期望值。数学表达式为：E[f(X)]≥f(E[X])E[f(X)]≥f(E[X])E[f(X)]≥f(E[X])这个不等式的
Chen_Chance·2023-09-27 15:43

[PyTorch][chapter 55][GAN- 3]

：GAN优化回顾JS散度缺陷一GAN优化回顾1.1GAN损失函数1.2固定生成器G,最优鉴别器为此刻优化目标为1.3得到最优鉴别器后，最优编码器G为优化目标：当,得到最优解二JS散度缺陷：JS散度全称Jensen-Shannon
明朝百晓生·2023-09-20 05:03

线性矩阵不等式（LMI）在控制理论中的应用

不等式的关系（1）线性矩阵不等式（2）线性矩阵不等式系统（3）舒尔(Schur)补（四）LMI中常见引理引理2（广义KYP引理[4]）推论1（广义KYP引理推论[4]）引理3（射影定理[1])引理4(Jensen
啵啵鱼爱吃小猫咪·2023-09-14 08:45

生成模型基础概念-JS散度和Wasserstein散度

JS散度和Wasserstein散度JS散度（Jensen-ShannonDivergence）Wasserstein散度/距离(WassersteinDistance)JS散度（Jensen-ShannonDivergence
菜菜的小粉猪·2023-08-29 03:31

盘点S12全球总决赛的各项纪录：T1、RNG，FNC以及Bin上榜！

★游戏酱park原创都说长江后浪推前浪，一浪更比一浪强，但LOL却有很多愈老愈妖的选手，比如北美法王Jensen，lck赛区的Faker。
游戏酱park·2023-08-09 20:28

衡量两个概率分布之间的差异性的指标

原文链接：衡量两个概率分布之间的差异性的指标衡量两个概率分布之间的差异性的指标衡量两个概率分布之间的差异性的指标KL散度（Kullback–Leiblerdivergence）JS散度（Jensen-Shannondivergence
wuling129·2023-06-19 22:39

机器学习笔记-Task03-极大似然估计&EM算法

求极大似然函数估计的一般步骤2.EM算法2.1问题描述2.2问题求解2.3总结2.3.1相关概念2.3.2与K-Means算法对比3.EM算法推导3.1相关基础3.1.1期望3.1.2凸函数3.1.3Jensen
修行僧yicen·2023-06-18 09:56

Delphi Web前端开发教程（6）：基于TMS WEB Core框架

TurboPascal时期Borland公司举世闻名的Pascal编译器，称为TurboPascal，于1983年推出，开发依据是《Pascal:用户手册和报告》，作者是Jensen和Wirth。
xyzhan·2023-06-16 05:10

机器人中的数值优化（二）—— 凸函数的性质

机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等，本系列文章篇数较多，不定期更新，上半部分介绍无约束优化，下半部分介绍带约束的优化，中间会穿插一些路径规划方面的应用实例  三、凸函数的性质  （1）凸函数满足Jensen
慕羽★·2023-04-20 19:53

机器学习中的数学——特征向量、矩阵对角化

线性代数向量,向量空间;矩阵,线性变换;特征值,特征向量;奇异值,奇异值分解概率论与统计随机事件;条件概率,全概率,贝叶斯概率;统计量,常见分布;基本原理最优化理论极限,导数;线性逼近,泰勒展开;凸函数,jensen
mo95311·2023-04-14 10:00

Augmix数据增强方法

image.png提出了额外增加一个JS散度一致性损失（Jensen-ShannonDivergenceConsistencyL
赵小闹闹·2023-04-07 14:02

Jensen‘s Inequality 的常用形式

若f(x)f(x)f(x)是区间[a,b][a,b][a,b]内的凸函数，则对∀x1,x2,…,xn∈[a,b]\forallx_1,x_2,\dots,x_n\in[a,b]∀x1,x2,…,xn∈[a,b]，有下述不等式成立：一、形式1：两点形式tf(x1)+(1−t)f(x2)≥f(tx1+(1−t)x2),0≤t≤1\begin{align*}tf(x_1)+(1-t)f(x_2)\geq
正仪·2023-04-03 20:38

不等式

[Jensen’sinequality]如果为凸函数，，那么：实际上，上述为凸函数的定义，为比较一般的Jensen’sinequality。
馒头and花卷·2023-04-03 09:06

7| 行动能力与经验

这一篇中，将介绍Jensen&Schnack（1997）与Payne（2003）对可能影响学生采取环境行动的各种经验、知识和生活方式的研究，以及A
呆呆的环境教育笔记·2023-03-21 07:56

Jensen Inequality

JensenInequality特殊化证明假设f(x)是凸函数证即t=时的不等式证明为在点处的切线，则对两边同时求期望，则有而在点处,则JensenInequality一般化证明图中蓝色与黄色的部分始终呈的比例关系从图中可以很明显看出故有
Journeyfu·2023-03-19 13:03

高中奥数 2022-03-01

H"older不等式:设是正实数,,对任意正实数,有(即:.)证明记,则式为即.因为)是向上凸函数(因为),由加权的Jensen不等式,可得所以,把上式对从1到求和,得从而命题得证.特别地,当时,有在中
天目春辉·2023-03-10 18:49

机器学习（十）——期望值最大算法(EM算法)

10.期望值最大算法(EM算法)1.Jensen不等式设fff为一个函数，其定义域（domain）为整个实数域（setofrealnumbers）。
天天乐见·2023-02-06 15:09

贝叶斯网专题1：信息论基础

文章目录贝叶斯网专题前言第一部分：贝叶斯网基础1.1信息论基础1.1.1预备数学知识：Jensen不等式1.1.2熵1.1.3联合熵、条件熵、互信息1.1.4交叉熵和相对熵（KL散度）1.1.5互信息与变量独立贝叶斯网专题前言贝叶斯网是一种将概率统计应用于复杂领域
吴智深·2023-02-05 20:23

pandas_样本(资产)组合产品的绩效评价

目录1.产品描述并生成产品2.计算产品的年化收益率、年化波动率3.计算产品的历史日收益率4.计算产品的日VaR5.计算产品的最大回撤6.计算产品的夏普比率7.计算产品的Beta值(β)和Jensen'sAlpha
程序猿与金融与科技·2023-02-05 10:22

机器学习数学基础-微积分

极限通俗语言:函数f在x0处的极限为L数学记号:limf(x)=L微分学Jensen不等式
Nine嘿嘿·2023-02-01 09:32

数值优化之凸函数

目录1、凸函数的性质2、凸函数的性质1、凸函数的性质凸函数最重要的性质是Jensen不等式。若能取到等号则为凸函数，取不到等号为严格凸函数。若不等号相反，则为凹函数。
散装白酒·2023-01-28 08:25

数值优化之凸函数

本文ppt来自深蓝学院《机器人中的数值优化》目录1凸函数的性质2凸函数的性质1凸函数的性质凸函数最重要的性质就是Jensen'sinequality,也就是琴生不等式。
无意2121·2023-01-20 08:47

ML15-EM算法

EM算法推导（Jensen不等式）Σ（概率*值）=期望将第二行式子最后当作
十九岁的花季少女·2023-01-11 20:06

机器学习问题总结

以卷积核为核心进行运算）以单个进行卷积，以滑窗进行卷积，卷积层可以降低矩阵的大小卷积层可以降低矩阵的大小参数共享机制：每个神经元连接数据窗的权重是固定的，权重是如何训练得到的机器学习中的三大不等式霍夫丁不等式Jensen
weixin_44144171·2023-01-08 10:24

9、【EM算法】之GMM应用

EM算法实际过程就是在隐变量介入后，逐步迭代求参数的过程，具体步骤可自行查阅相关资料，大抵跟似然估计不同的就是log后面需要展开累加，由此引入了jensen不等式项目背景：在城东跟城西的共享单车的使用情况进行聚类求参
Alexander plus·2022-12-29 19:00

机器学习 EM算法理解

文章目录前言极大似然问题描述参数估计极大似然估计极大似然应用极小化代价函数EM算法EM算法推导基础知识凸函数Jensen不等式期望推导过程算法流程另一种呢理解EM算法案例参考前言EM算法与极大似然算法相似
RyanC3·2022-12-21 15:57

机器学习理论导引_第1章：预备知识_1.2

1.2重要不等式1.2.1Jensen不等式对于任意凸函数，有下式成立·Proof：·应用及意义：-将直接取为简单的凸函数或凹函数，可得到许多不等式.
我好想吃烤地瓜·2022-12-15 02:07

【机器学习】EM 算法

Jensen不等式定义若f(x)f(x)f(x)是区间[a,b][a,b][a,b]上的
不牌不改·2022-12-14 06:22

EM算法和GMM

Jensen不等式回顾优化理论的一些概念。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有实数x，f′′≥0，那么f是凸函数。当x是向量时，如
zhengjihao·2022-12-13 10:22

深度学习：常用熵概述及熵值计算

文章目录@[toc]一.熵概述二.常用熵介绍2.1信息熵2.2交叉熵(crossentropy):2.3相对熵(relativeentropy):2.4JS散度（Jensen-Shannondivergence
这也是计划的一部分·2022-12-13 09:05

（EM算法）The EM Algorithm

1.Jensen不等式回顾优化理论中的一些概念。设f是定义
whatry·2022-12-10 15:08

EM算法

1.Jensen不等式回顾优化理论中的一些概念。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，，那么f是凸函数。当x是向量时，如果其hessian矩阵H是半正定的（），那么f是凸函数。
weixin_33739541·2022-12-10 15:05

NPDP产品经理小知识-团队发展的五个阶段（塔克曼模型）

1977年，他与詹森（Jensen）在原来的基础上加入了第五阶段：休整期（A
弘博创新老师·2022-12-09 10:26

2020.8.2- 参加华数之星数学比赛 银奖（二等奖）

Jensen参加了华数之星的数学比赛，在线考试，有监控，答题时需要在答题纸上写过程，不仅仅是填空写结果，挺好的，杜绝直接抄写别人的结果。PS：8月12日，机构老师告诉，获得了银奖。
北理工附中J·2022-12-08 12:11

2020.10.30-参加 iESOL 考试 （pass with Merit）

10月最后一个周六，不穿羽绒服的话，天气相当冷，带着Jensen去五元桥外的蟹岛附近的一个学校参加iESOLB1考试。想考PET，但是真是抢不到考位啊。好在今年有与PET等价的iESOLB1考试。
北理工附中J·2022-12-08 12:11

2021.6.27-参加青少年人工智能编程水平测试C++四级（通过）

6月27日，Jensen参加了一个叫青少年人工智能编程水平测试(YCL)的考试。
北理工附中J·2022-12-08 12:11

机器学习与数据挖掘复习笔记

算法机器学习与数据挖掘目录机器学习与数据挖掘复习线性回归简介详解最小二乘法梯度下降法正规方程对比支持向量机决策树（ID3)分类重要概念构造过程优缺点ID3的原理最大熵模型ID3算法练习题讲解朴素贝叶斯基本原理例子优缺点距离度量KNN思想流程三要素优缺点EM算法基本思想预备知识极大似然估计Jensen
room_τ·2022-12-06 23:35
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