EM алгоритм (пример)
Материал из MachineLearning.
Strijov (Обсуждение | вклад)
(Новая: {{TOCright}} '''EM-алгоритм''' — общий метод нахождения оценок функции правдоподобия в моделях со скрытыми пе...)
К следующему изменению →
Версия 11:40, 23 апреля 2009
|
EM-алгоритм — общий метод нахождения оценок функции правдоподобия в моделях со скрытыми переменными. В данной статье рассматривается интерпретация смеси гауссовых распределений в терминах дискретных скрытых переменных.
Постановка задачи
Задана выборка , в которой
TODO
Требуется найти такие значения параметров , которые доставляли бы минимум норме вектора невязки .
Описание алгоритма
Вектор определяется с решение нормального уравнения
Вычислительный эксперимент
Цель вычислительного эксперимента -
y = 1;
Исходный код
Смотри также
Литература
- Bishop, C. Pattern Recognition And Machine Learning. Springer. 2006.
Данная статья является непроверенным учебным заданием.
До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}. См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе. |