模式识别相关技术

资 源 简 介

模式识别相关技术

详 情 说 明

EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）是模式识别和机器学习领域中的一种重要技术，尤其适用于半监督学习和概率模型参数估计的场景。

在许多实际问题中，数据可能带有部分缺失或不完整的信息，比如半监督学习中的未标注样本。EM算法通过迭代的方式，逐步优化模型参数，使其更好地拟合观测数据。该算法的核心思想可以分为两个步骤：

期望步（E-Step） 在这一阶段，算法根据当前的参数估计值，计算缺失数据的期望（通常指隐变量的后验概率）。例如，在半监督学习中，可以为未标注的数据计算其最可能的类别标签。

最大化步（M-Step） 基于E-Step的结果，重新优化模型参数，使其对数似然函数达到极大值。这一步类似于监督学习中的参数更新，只不过所用的数据既包括已知标注，也包括通过E-Step推断的“伪标注”。

EM算法广泛应用于混合高斯模型（GMM）、隐马尔可夫模型（HMM）和主题建模（如LDA）等任务。它的优势在于能够处理不完整数据，但同时也存在收敛速度较慢、易陷入局部最优等挑战。

对于半监督学习而言，EM算法的价值在于能够利用少量标注数据和大量未标注数据共同训练模型，从而提高泛化能力，减少对标注数据的依赖。