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EM算法即最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm, EM),是一类通过迭代进行极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)的优化算法,通常作为牛顿迭代法(Newton-Raphson method)的替代用于对包含隐变量(latent variable)或缺失数据(incomplete-data)的概率模型进行参数估计。 因其迭代规则容易实现并可以灵活考虑...
1。说明 本文对LDA原始论文的作者所提供的C代码中LDA的主要逻辑部分做凝视,原代码可在这里下载到:https://github.com/Blei-Lab/lda-c 这份代码实现论文《Latent Dirichlet Allocation》中介绍的LDA模型。用变分EM算法求解參数。 为了使代码
EM算法通常比k-means和fuzzy c-means计算复杂度更高，因为它需要估计高斯分布的参数，包括均值、协方差...
由于迭代规则容易实现并可以灵活考虑隐变量,EM算法被广泛应用于处理数据的缺测值 ,以及很多机器学习(machine learning)算法,包括高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)和隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)的参数估计。 3.MATLAB核心程序 1 2
利用C4.5算法选择特征对可取值数目较少的属性有所偏好,C4.5先从候选属性中找出信息增益高于平均水平的属性,再从中选择信息增益比最高的特征。 连续值处理 C4.5算法使用了连续属性离散化的技术,这使得决策树可以使用连续属性,其中最简单的策略就是二分法对连续属性进行处理。
2. 节能资源管理:运用各种人工智能和统计技术,如人工神经网络(ANN)、多代理系统(MAS)、EM 算法等,实时监测城市居民对于水电资源的消耗,智能优化能源管理系统,确保资源的精准调配,以实现节能减排的目的。 3. 基础设施安全监测:利用人工智能...
EM算法的核心思想是( ) A. 通过不断地求取目标函数的下界的最优值,从而实现最优化的目标。 B. 列出优化目标函数,通过方法计算出最优值 C. 列出优化目标函数,通过数值优化方法计算出最优值 D. 列出优化目标函数,通过坐标下降方法计算出最优值 相关知识点: ...
扩展欧几里德算法是用来在已知a, b求解一组x,y,使它们满足贝祖等式: ax+by = gcd(a, b) =d(解一定存在,根据数论中的相关定理)。扩展欧几里德常用在求解模线性方程及方程组中。 下面是一个使用C语言的实现: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 intexGcd(int a,int b,int &x,int &y) { if(b==...
在研究高斯混合模型和期望最大化算法的同时,我也遇到了一些针对EM算法局限性的“鉴别训练”的研究。特别是,使用最大限度的相互信息是相当普遍的。请你把它们连同解释一起说出来好吗? 浏览0提问于2018-05-21得票数 1 7回答 哪些语言支持继承方法的返回类型的协方差? 、、、 我最初问过,但在找到答案时发现,我...