Telegram Group & Telegram Channel
Как алгоритм EM оценивает параметры

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.

Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/ds_interview_lib/1010
Create:
Last Update:

Как алгоритм EM оценивает параметры

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.

Библиотека собеса по Data Science

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/1010

View MORE
Open in Telegram


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

Date: |

Should You Buy Bitcoin?

In general, many financial experts support their clients’ desire to buy cryptocurrency, but they don’t recommend it unless clients express interest. “The biggest concern for us is if someone wants to invest in crypto and the investment they choose doesn’t do well, and then all of a sudden they can’t send their kids to college,” says Ian Harvey, a certified financial planner (CFP) in New York City. “Then it wasn’t worth the risk.” The speculative nature of cryptocurrency leads some planners to recommend it for clients’ “side” investments. “Some call it a Vegas account,” says Scott Hammel, a CFP in Dallas. “Let’s keep this away from our real long-term perspective, make sure it doesn’t become too large a portion of your portfolio.” In a very real sense, Bitcoin is like a single stock, and advisors wouldn’t recommend putting a sizable part of your portfolio into any one company. At most, planners suggest putting no more than 1% to 10% into Bitcoin if you’re passionate about it. “If it was one stock, you would never allocate any significant portion of your portfolio to it,” Hammel says.

Look for Channels Online

You guessed it – the internet is your friend. A good place to start looking for Telegram channels is Reddit. This is one of the biggest sites on the internet, with millions of communities, including those from Telegram.Then, you can search one of the many dedicated websites for Telegram channel searching. One of them is telegram-group.com. This website has many categories and a really simple user interface. Another great site is telegram channels.me. It has even more channels than the previous one, and an even better user experience.These are just some of the many available websites. You can look them up online if you’re not satisfied with these two. All of these sites list only public channels. If you want to join a private channel, you’ll have to ask one of its members to invite you.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ms


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