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機器學習之EM算法
時間 2021-01-12
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EM算法是一種迭代算法,用於含有隱變量(hidden variable)的概率模型參數的極大似然估計,或極大後驗概率估計,我們經常會從樣本觀察數據中,找出樣本的模型參數。 最常用的方法就是極大化模型分佈的對數似然函數。 但是在一些情況下,我們得到的觀察數據有未觀察到的隱含數據,由於我們有未知的隱含數據和模型參數,因而無法直接用極大化對數似然函數得到模型分佈的參數。怎麼辦呢?這就是EM算法可以派上
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