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 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
Telegram is a cloud-based instant messaging service that has been making rounds as a popular option for those who wish to keep their messages secure. Telegram boasts a collection of different features, but it’s best known for its ability to secure messages and media by encrypting them during transit; this prevents third-parties from snooping on messages easily. Let’s take a look at what Telegram can do and why you might want to use it.
However, analysts are positive on the stock now. “We have seen a huge downside movement in the stock due to the central electricity regulatory commission’s (CERC) order that seems to be negative from 2014-15 onwards but we cannot take a linear negative view on the stock and further downside movement on the stock is unlikely. Currently stock is underpriced. Investors can bet on it for a longer horizon," said Vivek Gupta, director research at CapitalVia Global Research.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ms
