JavaShuo
欄目
標籤
EM聚類算法簡介
時間 2021-01-07
欄目
CSS
简体版
原文
原文鏈接
1.一般概念介紹 最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又譯期望最大化算法)在統計中被用於尋找,依賴於不可觀察的隱性變量的概率模型中,參數的最大似然估計。 在統計計算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中尋找參數最大似然估計或者最大後驗估計的算法,其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變量(Latent Variable)。最
>>阅读原文<<
相關文章
1.
聚類和EM算法
2.
聚類模型-EM算法
3.
聚類算法簡介(一)——kmeans算法
4.
EM算法簡單介紹
5.
高斯混合聚類與EM算法
6.
基於EM算法的文本聚類
7.
聚類算法原理簡介
8.
機器學習聚類算法簡介
9.
Kmeans聚類算法及聚類概念簡介
10.
K_means聚類算法介紹
更多相關文章...
•
MySQL數據類型簡介
-
MySQL教程
•
Scala 簡介
-
Scala教程
•
算法總結-廣度優先算法
•
算法總結-深度優先算法
相關標籤/搜索
聚類算法
EM算法
類聚
簡介
聚聚
排序類算法
數組類算法
算法 - Lru算法
CSS
PHP 7 新特性
PHP教程
Redis教程
算法
計算
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
字節跳動21屆秋招運營兩輪面試經驗分享
2.
Java 3 年,25K 多嗎?
3.
mysql安裝部署
4.
web前端開發中父鏈和子鏈方式實現通信
5.
3.1.6 spark體系之分佈式計算-scala編程-scala中trait特性
6.
dataframe2
7.
ThinkFree在線
8.
在線畫圖
9.
devtools熱部署
10.
編譯和鏈接
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
聚類和EM算法
2.
聚類模型-EM算法
3.
聚類算法簡介(一)——kmeans算法
4.
EM算法簡單介紹
5.
高斯混合聚類與EM算法
6.
基於EM算法的文本聚類
7.
聚類算法原理簡介
8.
機器學習聚類算法簡介
9.
Kmeans聚類算法及聚類概念簡介
10.
K_means聚類算法介紹
>>更多相關文章<<