EM算法 2019-12-20 17:26 −一、引子 一种迭代算法,1977年由Dempster等人提出,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。每次迭代由两部分构成,E步求期望,M步求极大,称为期望极大算法。 概率模型有时既含有观测变量,又含有隐变量。如果概率模型的变量都是观测变量,那么给定数据,可以直...
EM算法 2019-12-01 21:12 −## EM 算法 ### 一、极大似然估计 极大似然估计是一种已知抽样结果,去求分布参数的一种方法。其包含的思想就是:既然我得到的是这种抽样结果,那么我有理由相信这种结果出现的可能性很大,所以通过最大化这种可能性求出待定的参数。极大似然估计的前提是总体的分布类型是已知的。
为了简化font-size的换算,需要在css中的body选择器中声明font-size=62.5%,这就使em值变为 16px*62.5%=10px,这样12px=1.2em,10px=1em,也就是说只需要将你的原来的px数值除以10,然后换上em作为单位就行了。 12px相当于9pt长度;12px相当于0.75em长度;9pt相当于0.75em长度;一般我们使用em换算px较多。 em...
在实际建模中,搜集到的变量中可能存在与目标完全无关的变量(冗余变量)或者有些变量已知和目标相关,但实际的影响微乎其微.针对协变量多且具有相关性的问题,本文在似然函数的基础上添加SCAD,MCP和LASSO惩罚,得到基于零膨胀几何回归的惩罚目标函数,然后利用EM算法研究模型的参数估计和变量选择.仿真研究表明:该模型不仅...
将传统的动态聚类分析和判别分析相结合,引出一种基于似然极大的动态聚类方法,该方法以EM算法实现的极大似然估计进行类参数估计,以相应的贝叶斯后验概率判别个体的归类... 赵辉;戴廷波;荆奇;姜东;曹卫星;陆玮;田孝威 - 《作物学报》 被引量: 0发表: 2006年 加载更多来源...
FDMA系统中设计了前馈与反馈滤波器均工作在频域的两种块迭代反馈(IB-DFE)均衡器,并分别对两种IB-DFE算法在SC-FDMA系统下进行了理论分析.通过仿真验证了理论分析的有效性,并得出IB-DFE算法的误码率性能优于两种传统的非线性均衡器.因此本文在快时变的车联网中,联合已设计的低复杂度BEM算法与块迭代均衡算法,得到...
4. 深刻理解智能学习算法,如 RL, GANs, CNN, CNN-3D, R-CNN, Mask R-CNN, YOLO, SSD, Transformer, ELMo, BERT,GPT,贝叶斯算法,决策树,回归,KNN算法,SVM, Boosting 算法,EM 算法,K-Means, HMM,PCA, SVD等。熟悉常见的深度神经网络,如 AlexNet, VGG, RestNet, DarkNet, U-Net 等。 5. 3年以上...
9.贝叶斯算法原理与Scikit-Learn实现 10.案例:泰坦尼克号生存预测 人工智能之机器学习进阶篇(约20小时) 1.KNN最近邻元素分类器 2.时间序列模型 3.EM算法 4.聚类分析 5.决策树模型的基本原理与Scikit-Learn实现 6.集成算法入门 7.集成算法的Scikit-Learn实现 8.感知机模型基本原理 9.支持向量机基本原理与Scikit-...
需要baum-welch学习算法和基于em算法的viterbi学习算法来解决这个问题。1)维特比学习算法(硬对准)维特比算法需要先初始化一个hmm模型λ = (a,b,π)。在语音识别的应用中,由于hmm是从左到右的模型,所以第一个必须是状态一,即p(q0=1)=1。所以没有pi参数。1)鲍姆-韦尔奇学习计算方法(软对齐)同样,在语音识别...
9.贝叶斯算法原理与Scikit-Learn实现 10.案例:泰坦尼克号生存预测 人工智能之机器学习进阶篇(约20小时) 1.KNN最近邻元素分类器 2.时间序列模型 3.EM算法 4.聚类分析 5.决策树模型的基本原理与Scikit-Learn实现 6.集成算法入门 7.集成算法的Scikit-Learn实现 8.感知机模型基本原理 9.支持向量机基本原理与Scikit-...