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2018年12月23日
EM算法及其推广
摘要: 概述 EM算法是一种迭代算法,用于含有隐变量(hidden variable)的概率模型参数的极大似然估计,或极大后验概率估计。 EM算法的每次迭代由两步组成:E步,求期望(expectation);M步,求极大( maximization ),所以这一算法称为期望极大算法(expectation
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posted @ 2018-12-23 20:53 深夜十二点三十三
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