從最大似然函數 到 EM算法詳解
極大似然算法 本來打算把別人講的好的博文放在上面的，但是感覺那個適合看着玩，我看過之后感覺懂了，然后實際應用就不會了。。。。 MLP其實就是用來求模型參數的，核心就是“模型已知，求取參數”，模型的意思就是數據符合什么函數，比如我們硬幣的正反就是二項分布模型 ...
原文：從似然函數到EM算法(附代碼實現)
. 什么是EM算法 最大期望算法 Expectation maximization algorithm，又譯為期望最大化算法 ，是在概率模型中尋找參數最大似然估計或者最大后驗估計的算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱性變量。 最大期望算法經過兩個步驟交替進行計算， 第一步是計算期望 E ，利用對隱藏變量的現有估計值，計算其最大似然估計值 第二步是最大化 M ，最大化在E步上求得的最大似然值來計算 ...
2019-07-21 12:16 0 1038 推薦指數：
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