看板 [ CSSE ]
討論串[問題] EM algorithm
共 4 篇文章
內容預覽： 開啟 | 關閉 | 只限未讀
首頁
上一頁
1
下一頁
尾頁
#1
[問題] EM algorithm
推噓3(3推 0噓 0→)留言3則，0人參與, 最新作者bombfox ( )時間19年前 (2005/07/15 11:49), 編輯資訊
1
0
0
內容預覽:
請問各位前輩. EM(expectation-maximization) algorithm到底是在講什麼???. 讀了快一個月了. 還是不知道他到底要表達什麼意思????. 謝謝. --. --. ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc). ◆ From: 140.116.245.126.
#2
Re: [問題] EM algorithm
推噓2(2推 0噓 0→)留言2則，0人參與, 最新作者BBIO (口試通過)時間19年前 (2005/07/31 23:17), 編輯資訊
1
0
0
內容預覽:
嗯....從我個人的學習過程來看. 學習EM之前先弄清楚一些概念. 會比較容易看懂EM相關的資料. 1) likelihood. 2) likelihood function. 3) probability distribution. 4) expectation. 5) conditional e
(還有233個字)
#3
Re: [問題] EM algorithm
推噓0(0推 0噓 0→)留言0則，0人參與, 最新作者Ajax3 (supernova)時間19年前 (2005/08/07 16:49), 編輯資訊
1
0
0
內容預覽:
簡單來說：. 當資料有遺漏值時，無法以傳統方法求得參數的MLE。. 此時EM演算法提供一個方法去計算MLE，這個演算法相當普及，. 甚至出現在一些數理統計課本上。. --. 難得在這個板上看到熟悉的字眼 :). --. ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc). ◆ From: 59.115.17
#4
Re: [問題] EM algorithm
推噓0(0推 0噓 0→)留言0則，0人參與, 最新作者bhattacharyy (the cardigans)時間19年前 (2005/08/24 01:03), 編輯資訊
0
0
0
內容預覽:
補充幾個實際的例子. 想像有兩群不同class的資料. 假如我們只知道這兩群資料整體的分佈. 卻不知道每個sample屬於哪個class. 這時候就可以用兩個gaussian distribution. 利用EM去近似出這兩個calss的分佈. 然後得到的估測出來的參數就可以用來算decision
(還有106個字)
首頁
上一頁
1
下一頁
尾頁