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EM算法介绍与推导
EM算法介绍与推导
EM算法
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EM算法介绍与推导，学习EM算法，学习人工智能与机器学习的算法
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EM算法EM算法的推导应用介绍
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EM算法的介绍，包括原理，证明以及应用。
EM算法详细例子及推导
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EM算法详细例子及推导
EM算法详细例子+推导
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这里面有我对EM算法的推导，以及一个详细的例子
EM算法简介及示例分析
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EM算法是⼀种迭代算法，⽤于含有隐变量的概率模型参数的极⼤似然估计，或者极⼤后验概率估计。 EM 算法的⼀个⽰例： 假设学校所有学⽣中，男⽣⾝⾼服从正态分布 ，⼥⽣⾝⾼服从正态分布。现在随机抽取200名学⽣的⾝⾼ ，求参数的估计......
EM算法推导过程及其举例
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非常经典的EM算法讲解
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我看了很多有关EM算法的讲解，整理了三份最经典的、最深入浅出的讲解！不知道你能不能看懂，反正我看懂了！真的非常好
EM算法pdf讲义超详细
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EM算法pdf讲义超详细
EM算法介绍
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EM 算法是机器学习中比较重要的算法，可以用来做聚类。其EM的思想在才是最重要（不断的优化下界来逼近上界）。当我们面临二个参数需要优化的时候，只要符合EM的不等式（凸函数），可以采用这种思想，先定一个参数，在优化另一个参数。
EM算法详细介绍
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4星 · 用户满意度95%
最好的关于EM的介绍，UC伯克利的论文。
EM算法介绍，内容如题目
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EM算法，用于多为高斯分布求取协方差矩阵
EM算法详细例子+推导.zip_EM_EM 算法推导_EM算法_EM算法公式_campvvb
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EM算法的详细讲解，内附公式，逻辑简单，通俗易懂。
高斯混合模型及EM算法
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讲解的最透彻的高斯混合模型及EM算法，从EM算法的推导到在GMM参数估计中的应用方法，有助于理解GMM及EM估计方法
高斯混合模型EM算法
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高斯混合模型EM算法，通过EM算法来进行高斯混合模型的参数估计。
EM算法详述
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详细讲解期望最大化算法（EM），并以多个实际例子的推导以及代码实现来讲解EM算法的使用。
EM算法介绍PPT
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EM算法是一种针对不带标签数据但类别有限的参数估计方法，通常用于估计混合高斯模型的参数训练。
中文经典EM算法介绍
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5星 · 资源好评率100%
这几天把EM算法(Expectation Maxinum)反复琢磨了几遍，经过几次讨论，对EM算法的数学模型有了比较深入的理解。考虑到： 1.这个算法在Machine Learning中极其重要，也是进行Machine Learning深入研究的一个重要阶梯 2.这个算法确实需要一定的概率和数学基础 3.中文或翻译的教材似乎没有很好的解释清楚这个算法 于是我根据Pattern Recogi
EM算法中文介绍PPT
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3星 · 编辑精心推荐
这个Em算法浅显易懂，是学习GMM了解EM 算法的很好帮助材料
经典EM算法介绍-由浅入深
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5星 · 资源好评率100%
这几天把EM算法(Expectation Maxinum)反复琢磨了几遍，经过几次讨论，对EM算法的数学模型有了比较深入的理解。考虑到： 1. 这个算法在Machine Learning中极其重要，也是进行Machine Learning深入研究的一个重要阶梯 2. 这个算法确实需要一定的概率和数学基础 3. 中文或翻译的教材似乎没有很好的解释清楚这个算法 于是我根据Patt
EM算法讲解PPT
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5星 · 资源好评率100%
EM算法的原理步骤讲解，初步的公式推导，简单的帮助理解的例子。
混合高斯模型的EM算法
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5星 · 资源好评率100%
台湾的一篇关于混合高斯模型的EM算法介绍，写得非常浅显易懂
Python实现EM算法实例代码
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5星 · 资源好评率100%
通过实例可以快速了解EM算法的基本思想，具体推导请点文末链接。图a是让我们预热的，图b是EM算法的实例。 这是一个抛硬币的例子，H表示正面向上，T表示反面向上，参数θ表示正面朝上的概率。硬币有两个，A和B，硬币...
中文版经典EM算法介绍 第四次修改
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这是该pdf的第四次修改版，修正了其中的公式推导错误，加入了在EM思想下理解k-means算法 机器学习与模式识别中的经典EM算法的中文介绍 由浅入深，值得一看
plsa算法介绍，包括SVD,LSA,EM算法的介绍
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ppt详细介绍了PlSA算法的原理，从传统的SVD,LSI开始，最后介绍基于概率的潜在语义分析的算法
机器学习算法推导 第十章 EM算法1
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① 从 狭义 EM 义EM ② 狭义 Em 是 义 Em 个特例 ① 压抑
EM算法介绍北京大学信息系
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EM算法介绍北京大学信息系资料，内部资料，可供研究
EM聚类算法，详细介绍了数据挖掘中的EM算法
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对EM聚类算法的介绍，详细介绍了EM算法的实现原理。
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