Алгоритм EM (Expectation-Maximization) оценивает параметры модели в два чередующихся шага:
🔍E-шаг (шаг ожидания): — Рассчитывает апостериорные вероятности принадлежности каждой точки к каждому скрытому компоненту. — То есть, на этом этапе мы «угадываем», как могла бы распределиться скрытая структура данных при текущих параметрах модели.
🔧M-шаг (шаг максимизации): — Обновляет параметры модели (например, средние, ковариационные матрицы, веса компонентов) так, чтобы максимизировать логарифмическую вероятность наблюдаемых данных, учитывая ожидания из E-шага.
🔁 Эти шаги повторяются поочерёдно до тех пор, пока логарифмическая правдоподобность не перестанет значительно меняться — то есть, пока не будет достигнута сходимость.
Алгоритм EM (Expectation-Maximization) оценивает параметры модели в два чередующихся шага:
🔍E-шаг (шаг ожидания): — Рассчитывает апостериорные вероятности принадлежности каждой точки к каждому скрытому компоненту. — То есть, на этом этапе мы «угадываем», как могла бы распределиться скрытая структура данных при текущих параметрах модели.
🔧M-шаг (шаг максимизации): — Обновляет параметры модели (например, средние, ковариационные матрицы, веса компонентов) так, чтобы максимизировать логарифмическую вероятность наблюдаемых данных, учитывая ожидания из E-шага.
🔁 Эти шаги повторяются поочерёдно до тех пор, пока логарифмическая правдоподобность не перестанет значительно меняться — то есть, пока не будет достигнута сходимость.
The seemingly negative pandemic effects and resource/product shortages are encouraging and allowing organizations to innovate and change.The news of cash-rich organizations getting ready for the post-Covid growth economy is a sign of more than capital spending plans. Cash provides a cushion for risk-taking and a tool for growth.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ar
