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
The global forecast for the Asian markets is murky following recent volatility, with crude oil prices providing support in what has been an otherwise tough month. The European markets were down and the U.S. bourses were mixed and flat and the Asian markets figure to split the difference.The TSE finished modestly lower on Friday following losses from the financial shares and property stocks.For the day, the index sank 15.09 points or 0.49 percent to finish at 3,061.35 after trading between 3,057.84 and 3,089.78. Volume was 1.39 billion shares worth 1.30 billion Singapore dollars. There were 285 decliners and 184 gainers.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us