EM алгоритм (пример)

Материал из MachineLearning.

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;

Это подпись

Исходный код

• EMAlgorithmMVNpdf

Смотри также

• Метод ближайших соседей
• Многомерная случайная величина

Литература

• Bishop, C. Pattern Recognition And Machine Learning. Springer. 2006.

Данная статья является непроверенным учебным заданием. Студент: Участник:Никита Спирин Преподаватель: Участник:В.В. Стрижов Срок: 28 мая 2009 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.