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 messaging service and social-media platform owes creditors roughly $700 million by the end of April, according to people briefed on the company’s plans and loan documents viewed by The Wall Street Journal. At the same time, Telegram Group Inc. must cover rising equipment and bandwidth expenses because of its rapid growth, despite going years without attempting to generate revenue.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ca
