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机器学习之EM算法 评分

机器学习算法之EM期望最大化算法,详细介绍了其推到过程及原理。
EM算法 EM( Expectation Maximization algorithm)期望最大化算法; 处理存在未观察到变量的问题 比如,如果某些变量有时能观察到,有时不能,那么可以用观察到该变量的 实例去预测未观察到的实例中的变量的值 EM算法可用于变量的值从来没有被直接观察到的情形,只要这些变 量所遵循的概率分布的形式已知 用于马尔可夫模型的训练,估计HMM的参数; 可用于混合模型的参数估计(如GMM) 用于贝叶斯网的训练 聚类分析方法 单变量数据样本 Sampling 刀O 极大似然(ML) Sampling 目的是将其最 大化 Lu o u O O 给定它是和σ函 数 (m)[ 景航教育 ∑— 取对数的极大似然函数 O , 将该最大化变换 为对数形式 只需使 且 景航教育 对数似然函数求极大值 ∑-a 对数似然函数求极大值 景航教育 数据缺失 Sampling Mi siNo 9 data =-∑十∑ step 令1为送代的估计值 O

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图像重建迭代算法及应用

学位论文 a study of iterative image reconstruction

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机器学习之EM算法

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EM算法:机器学习之EM算法实现

机器学习之EM算法实现.rar

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机器学习EM

机器学习,极限学习器,分类器,核函数,代码,预测,区分,

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机器学习EM算法

机器学习 EM算法 pdf格式的电子版课件

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机器学习算法之em算法简介及代码

em算法简介及代码。EM算法是机器学习中一个很重要的算法,即期望最大化算法,主要包括以下两个步骤: E步骤:estimate the expected values M步骤:re-estimate parameters 迭代使用EM步骤,直至收敛。

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机器学习算法-EM公式

在人工智能领域,机器学习相关算法---EM算法公示演示流程

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机器学习—EM算法及高斯混合模型PPT

用于学习极大似然估计,EM算法及高斯混合模型的课件PPT,包含几个案例和EM算法的数学推导

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机器学习十大算法:EM

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EM算法 机器学习算法 c

机器学习实验,实现EM算法 文件读取数据,标准差为1,实现EM算法求均值。

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EM算法在机器学习中的应用

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机器学习 (08)最大熵模型与EM算法

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机器学习 第十四讲:GMM与EM算法

这讲主要介绍unsupervised学习模型中的高斯混合模型以及EM算法。

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干货:深入浅出EM算法 ----玩转机器学习基本原理_v2

EM算法是期望最大化 (Expectation Maximization) 算法的简称,用于含有隐变量的情况下,概率模型参数的极大似然估计或极大后验估计。EM算法是一种迭代算法,每次迭代由两步组成:E步,求期望 (expectation),即利用当前估计的参数值来计算对数似然函数的期望值;M步,求极大 (maximization),即求参数 来极大化E步中的期望值,而求出的参数将继续用于下一个E步中期望值的估计。EM算法在机器学习中应用广泛,本篇和下篇文章分别探讨EM算法的原理和其两大应用 —— K-means和高斯混合模型。

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机器学习总结

机器学习总结全:回归(线性回归、Logistic回归)、决策树与随机森林、SVM、最大熵和EM算法等

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机器学习综述

了解机器学习中的相关基本概念和常用方法 初步掌握极大似然估计、梯度下降法的一般性计算套路 熟悉最小二乘法的目标函数建立和解决方案 了解期望最大化算法(EM算法)的思路

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机器学习文件

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