EM算法——解释转载

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(转载)机器学习知识点(十四)EM算法原理
1.引言以前我们讨论的概率模型都是只含观测变量(observable variable), 即这些变量都是可以观测出来的,那么给定数据,可以直接使用极大似然估计的方法或者贝叶斯估计的方法:但是当模型 ...
【转载】（EM算法）The EM Algorithm
(EM算法)The EM Algorithm EM是我一直想深入学习的算法之一,第一次听说是在NLP课中的HMM那一节,为了解决HMM的参数估计问题,使用了EM算法.在之后的MT中的词对齐中也用到了. ...
【转载】混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法
混合高斯模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法这篇讨论使用期望最大化算法(Expectation-Maximization)来进行密度估计(density estimation ...
机器学习中的EM算法具体解释及R语言实例（1）
最大期望算法(EM) K均值算法很easy(可參见之前公布的博文),相信读者都能够轻松地理解它. 但以下将要介绍的EM算法就要困难很多了.它与极大似然预计密切相关. 1 算法原理最好还是从一个样例開 ...
(转载)机器学习知识点(十五)从最大似然到EM算法浅解
从最大似然到EM算法浅解机器学习十大算法之一:EM算法.能评得上十大之一,让人听起来觉得挺NB的.什么是NB啊,我们一般说某个人很NB,是因为他能解决一些别人解决不了的问题.神为什么是神,因为神能做 ...
EM算法的原理推导及解释
文章目录 EM算法的原理推导及解释前置知识:极大似然估计(Maximum Likelihood) 核心部分:期望最大化算法(Expectation Maximum) 实例:EM求解"三硬币 ...
em算法直观_直观地解释了10种图形算法
em算法直观重点 (Top highlight) Graphs have become a powerful means of modelling and capturing data in rea ...
EM算法讲推导原理讲的懂了的，表达清晰易懂的, 收藏cnblog上的大牛的
博客1长于理论推导 https://zhuanlan.zhihu.com/p/149810914 EM算法的十重境界 https://www.zhihu.com/question/40797593/a ...
EM算法--应用到三个模型：高斯混合模型，混合朴素贝叶斯模型，因子分析模型...
主要是对Ng教授的machinelearning视频学习和参考jerryLead讲义整理(特别鸣谢~): 由"判别模型.生成模型与朴素贝叶斯方法 "一节得知: 判别模型求的是条件概 ...
再论EM算法的收敛性和K-Means的收敛性
标签(空格分隔): 机器学习 (最近被一波波的笔试+面试淹没了,但是在有两次面试时被问到了同一个问题:K-Means算法的收敛性.在网上查阅了很多资料,并没有看到很清晰的解释,所以希望可以从K-Mea ...

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