期望最大化算法

  • 斯坦福CS229 | 期望最大化算法

    斯坦福CS229介绍了期望最大化算法(EM算法),用于最大似然估计。算法分为E步和M步,通过构建下界来最大化对数似然函数。通过对分布进行调整和优化,可以找到参数的解析解。EM算法被用于混合高斯模型,以实现密度估计。此外,视频概述了Jensen不等式的应用和凹函数的概念。这一概念可以帮助优化算法以达到局部最优解。 聚类算法k-means clustering:…

    2024年4月8日
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