11问答网
所有问题
当前搜索:
em算法
无监督第五节:LDA (Latent Dirichlet Allocation
算法
细节)(主题模型...
答:
我们认为狄利克雷参数 是一个文档的主题表达。经验贝叶斯方法来估计LDA中的参数。给定一个语料D,我们希望找到参数 来最大化边缘似然概率:计算 比较困难,可以通过变分
EM算法
来估计。1.E step,对于每个文档,找到最优的变分参数 。2.M step, 最大化结果的下界。重复上述几步直到下界收敛。
如何简单易懂的解释高斯混合(GMM)模型?
答:
用最大似然估计法(MLE)求最大期望,也就是
EM算法
。网上有很多例子解释,最直观的就是掷硬币的例子,两枚硬币连掷五次,统计五次内正反的概率。(参考:如何感性地理解EM算法?)核心思想就是,(1)随机初始化一组参数θ0 (2)根据观测数据,和当前参数θ,求得未观测数据z的后验概率的期望 (...
如何成为一名合格的
算法
工程师?
答:
在统计方面,一些常用的参数估计方法也需要掌握,典型的如最大似然估计、最大后验估计、
EM算法
等。这些理论和最优化理论一样,都是可以应用于所有模型的理论,是基础中的基础。3.机器学习理论 虽然现在开箱即用的开源工具包越来越多,但并不意味着算法工程师就可以忽略机器学习基础理论的学习和掌握。这样...
人工智能包含什么内容
答:
线性回归算法主要包括:多元线性回归 梯度下降法 归一化 正则化 Lasso回归、Ridge回归、多项式回归 线性分类算法主要包括:逻辑回归 Softmax回归 SVM支持向量机 SMO优化算法 无监督学习算法主要包括:聚类系列算法 PCA降维算法
EM算法
GMM算法 决策树系列算法主要有:决策树算法 随机森林算法 Adaboost算法 GBDT...
GMM-HMM声学模型
答:
优化算法:
EM算法
GMM参数可使用EM算法迭代,但是在训练过程中也需要 特征序列和标注文本(音素、状态)的对应关系,因此,需要对特征序列和标注文本 对齐 。对齐 : 通过特征序列和标注文本获取每个帧对应的状态 对齐的过程需要声学模型,而声学模型的训练也需要对齐结果,因此这也是一个迭代地过程。...
用C语言编制的求模逆元的扩展欧几里德
算法
,只要能基本上实现这个功能...
答:
为您推荐: 欧几里德算法的应用 欧几里德算法 证明 欧几里得算法 费马逆元 欧几里得求逆元
em算法
应用实例 逆元是什么 欧几里德算法求逆元 逆元怎么求 7的逆元是多少 其他类似问题2011-12-13 怎么用扩展欧几里德算法求逆元 写一个容易理解的例子最好不过 2 2011-03-10 用c语言编写扩展欧几...
隐马尔可夫模型
答:
其参数可由
EM算法
实现。近似算法的思想是,在每个时刻 选择在该时刻最有可能出现的状态 ,从而得到一个状态序列 。近似算法的优点是计算简单,缺点是不能保证预测的状态序列整体是最有可能的状态序列,因为预测的状态序列可能有实际不发生的部分,比如存在转移概率为0的相邻状态。尽管如此,近似算法还是...
NLP第九篇-句法分析
答:
D. Klein提出了带有隐含标记的上下文无关文法(PCFG with latent annotations,PCFG-LA),使得非终结符的细化过程可以自动进行,并且在使用
EM算法
优化时,为避免到达局部最优,对其进行了改进,提出了一种层次化的『分裂-合并』策略,以期获取一个准确并且紧凑的PCFG-LA模型。基于PCFG-LA的Berkeley Parser作为非词汇化句法分析...
从马尔可夫模型到隐马尔可夫模型
答:
并且这个问题其实是带有隐变量的最大似乎估计,也就是
EM算法
。 直接讲EM,用数学角度来引入 或者 用递归式来求解含有隐变量的参数估计 都是可以的,后者会比较清楚。 但是课上老师给出了另外一种比较好的解释: 考虑第三个问题,实际上应该分两种情况。 1:带指导的参数学习。 给出的...
数据缺失想要补齐有什么方法,用spss的替换缺失值和缺失值分析完全不会...
答:
这种方法也被称为忽略缺失值的极大似然估计,对于极大似然的参数估计实际中常采用的计算方法是期望值最大化(Expectation Maximization,
EM
)。4、多重插补(Multiple Imputation,MI)。多值插补的思想来源于贝叶斯估计,认为待插补的值是随机的,它的值来自于已观测到的值。具体实践上通常是估计出待插补的...
棣栭〉
<涓婁竴椤
3
4
5
6
8
7
9
10
11
12
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜