What is the Expectation Maximization Algorithm used for in machine learning?
- 内容介绍
- 文章标签
- 相关推荐
本文共计2343个文字，预计阅读时间需要10分钟。
EM（Expectation-Maximization）算法也称为期望最大化算法，曾入选数据挖掘十大算法中，可见其在机器学习、数据挖掘领域的影响力。EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中具有极强的影响力。
EM（Expectation-Maximum）算法也称期望最大化算法，曾入选“数据挖掘十大算法”中，可见EM算法在机器学习、数据挖掘中的影响力。EM算法是最常见的隐变量估计方法， 在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型（Gaussian mixture model，简称GMM）的参数；隐式马尔科夫算法（HMM）、LDA主题模型的变分推断等等。本文共计2343个文字，预计阅读时间需要10分钟。
EM（Expectation-Maximization）算法也称为期望最大化算法，曾入选数据挖掘十大算法中，可见其在机器学习、数据挖掘领域的影响力。EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中具有极强的影响力。
EM（Expectation-Maximum）算法也称期望最大化算法，曾入选“数据挖掘十大算法”中，可见EM算法在机器学习、数据挖掘中的影响力。EM算法是最常见的隐变量估计方法， 在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型（Gaussian mixture model，简称GMM）的参数；隐式马尔科夫算法（HMM）、LDA主题模型的变分推断等等。