首先上一段EM算法的wiki定义: expectation–maximization (EM) algorithm is aniterative methodto find maximum likelihood(MLE) or maximum a posteriori (MAP) estimates of parameters in statistical models, where themodel de
EM算法及其推广-expectation maximization algorithm , where the model depends on unobserved latent variables.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,或极大后验概率估计EM...WIKI In statistics, an expectation–maximization (EM)algorithmis an iterative method to find ...
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,或极大后验概率估计 EM...WIKI In statistics, an expectation–maximization (EM) algorithm is an iterative method to find智能推荐EM算法 我讲EM算法的大概流程主要三部分:需要的预备知识、EM算法详解和对EM算法的改进。 一、EM算法的预备...
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,或极大后验概率估计 EM...WIKI In statistics, an expectation–maximization (EM) algorithm is an iterative method to find EM算法 --统计学习方法笔记 预备知识: EM算法引入: 含有隐变量时不能使用简单的极大似然估计法 E–expectation求...
EM算法(Expectation maximization algorithm) 技术标签: 最大似然法 机器学习极大似然估计 极大似然估计定义 求解过程 EM算法 EM算法和极大似然估计的区别 鸡生蛋,蛋生鸡问题 EM算法思想 三硬币模型 jensen不等式 Q函数 EM算法的推导 K-means中EM思想 参考资料 纠结了好几天,总算搞清楚了EM算法的大概。因此写下...
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Wiki百科上的EM算法介绍见这里：https://en.wikipedia.org/wiki/Expectation%E2%80%93maximization_algorithm 一篇中文介绍见这里：http://www.cnblogs.com/mindpuzzle/archive/2013/04/05/2998746.html EM算法的基本思想是：目的是改变预测模型参数求似然度logP(XN|θ)或logP(X|θ)达最大（N表示有N个样本点，...
EM算法及其推广-expectation maximization algorithm , where the model depends on unobserved latent variables.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,或极大后验概率估计EM...WIKI In statistics, anexpectation–maximization(EM)algorithmis an iterative method to find ...
“最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译为期望最大化算法），是在概率模型中寻找参数最...
https://en.wikipedia.org/wiki/Expectation–maximization_algorithm 一篇中文介绍见这里: http://www.cnblogs.com/mindpuzzle/archive/2013/04/05/2998746.html EM算法的基本思想是: 目的是改变预测模型参数求似然度logP(XN|θ)或logP(X|θ)达最大(N表示有N个样本点, 黑体X表示矢量), 样本和θ之间的似然度就...