📚旁征博引

<aside> <img src="/icons/condense_green.svg" alt="/icons/condense_green.svg" width="40px" /> 多层网络 概率推理 图分析 生成式模型 图模型 网格搜索 张量 定性分析 有向无向图 最大似然估计 期望最大化 邻接张量 泊松分布 詹森不等式

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🎯要点

🎯算法模型图层节点和边数学定义 | 🎯算法应用于贝叶斯推理或最大似然优化概率建模的多图层生成模型 | 🎯算法结合图结构边和节点属性 | 🎯对比群体关联预测推理生成式期望最大化多图层算法 | 🎯使用合成多图层和现实世界多图层集测试算法 | 🎯算法可解释性潜力定性分析 | 🎯算法测试单图层结构

📜多图层用例

📜Python和MATLAB网络尺度结构和幂律度大型图生成式模型算法

📜MATLAB和Python零模型社会生物生成式结构化图

🍪语言内容分比

pie title 语言分比
 "Python":90
 "C++":80


pie title 内容分比
 "图论":90
 "数学":80
 "概率":70
 "算法":60
 "推理":30
 "对比其他算法":50

✂️梗概

🍇Python期望最大化算法

在现实世界的机器学习应用中，通常有许多相关特征，但只有其中的一部分是可观察的。在处理有时可观察有时不可观察的变量时，确实可以利用该变量可见或可观察的实例来学习和预测不可观察的实例。这种方法通常称为处理缺失数据。通过使用变量可观察的可用实例，机器学习算法可以从观察到的数据中学习模式和关系。然后可以使用这些学习到的模式来预测变量缺失或不可观察的实例中的值。

期望最大化算法可用于处理变量部分可观测的情况。当某些变量可观测时，我们可以利用这些实例来学习和估计它们的值。然后，我们可以在不可观测的情况下预测这些变量的值。期望最大化算法适用于潜变量，即那些不能直接观察到但可以通过其他观察变量的值推断出来的变量。通过利用已知的控制这些潜变量的概率分布的一般形式，期望最大化算法可以预测它们的值。

期望最大化算法是机器学习领域中许多无监督聚类算法的基础。它提供了一个框架来查找统计模型的局部最大似然参数，并在数据缺失或不完整的情况下推断潜在变量。

期望最大化算法是一种迭代优化方法，它结合了不同的无监督机器学习算法，以寻找涉及未观察潜变量的统计模型中参数的最大似然或最大后验估计。EM 算法通常用于潜变量模型，可以处理缺失数据。它由期望步骤和最大化步骤组成，形成一个迭代过程来改善模型拟合度。

flowchart LR
 A[期望步骤<br>更新变量]--->B[最大化步骤<br>更新假设]--->A

通过反复重复这些步骤，此算法寻求最大化观测数据的似然性。它通常用于无监督学习任务，例如推断潜在变量的聚类，并可应用于机器学习、计算机视觉和自然语言处理等各个领域。