Telegram Group & Telegram Channel
Как работает EM-алгоритм?

Алгоритм EM (англ. expectation-maximization) — это итеративный алгоритм поиска оценок максимума правдоподобия модели, когда она зависит от скрытых (ненаблюдаемых) переменных. Используется для решения задачи кластеризации.

Каждая итерация алгоритма состоит из двух шагов:
✔️Expectation-шаг — поиск наиболее вероятных значений скрытых переменных.
✔️Maximization-шаг — поиск наиболее вероятных значений параметров для полученных на шаге Expectation значений скрытых переменных.

Алгоритм выполняется до сходимости.

#машинное_обучение



tg-me.com/ds_interview_lib/213
Create:
Last Update:

Как работает EM-алгоритм?

Алгоритм EM (англ. expectation-maximization) — это итеративный алгоритм поиска оценок максимума правдоподобия модели, когда она зависит от скрытых (ненаблюдаемых) переменных. Используется для решения задачи кластеризации.

Каждая итерация алгоритма состоит из двух шагов:
✔️Expectation-шаг — поиск наиболее вероятных значений скрытых переменных.
✔️Maximization-шаг — поиск наиболее вероятных значений параметров для полученных на шаге Expectation значений скрытых переменных.

Алгоритм выполняется до сходимости.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/213

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

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 id


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA