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em算法最新视觉报道_ema的计算方法讲解(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

em算法

贝叶斯分类器：详解与应用 𐟎𔝥𖦖牢𓧭–论：在机器学习中，目标是基于有限的训练样本集准确估计后验概率。如果能对于每个样本最小化风险，总体风险也将被最小化。 𐟔 模型概率的训练过程重点在参数估计。参数估计主要有两个方向：1⃣️参数有固定值，寻找它 2⃣️参数无固定值，但服从随机分布，找出规律。 𐟓ˆ 由贝叶斯公式难以从有限的训练样本估计的缺点，延伸出朴素贝叶斯分类器。朴素贝叶斯分类器假设所有属性是相互独立的，先基于训练集D来估计类先验概率P(c)，再为每个属性估计条件概率。 𐟌𑠧”𑦜𔧴 贝叶斯分类器在现实中的假设难以成立的缺点，延伸出半朴素贝叶斯分类器。半朴素贝叶斯分类器假设每个属性在类别之外最多仅依赖于一个其他属性，接下来讲述了NB、SPODE和TAN三种方法。 𐟌 贝叶斯网：由结构G和参数组成，存在NP难问题。求近似解有两种方法：贪心法和施加约束法。训练贝叶斯网的目的是为了查询：即通过已知的一些属性变量来推测其他属性变量，常用吉布斯采样。 𐟔砧”𑤺Ž前面所有方法中，假设训练样本都是“完整”的，为了解决现实生活中存在“不完整”训练样本的情况，延伸出EM算法。EM算法是两步法：1⃣️参数已知，根据训练数据推断出最优隐变量Z 2⃣️ Z已知，对参数进行极大似然估计。

𐟓š 概率论入门必备！这本书你不能错过！ 𐟔 如果你正在寻找一本概率论的入门教材，那么这本书绝对是你的不二之选。它的难度适中，适合初学者，通过大量的例子来帮助读者理解概率统计，习题也很有代表性，值得一做。 𐟏련🙦œ줹樢륾ˆ多名校采用，包括卡内基梅隆大学、哈佛大学、麻省理工学院、华盛顿大学、芝加哥大学、康乃尔大学、杜克大学、加州大学洛杉矶分校等。它从概率的三大学派开始讲解，逐步深入到以概率为理论基础的统计学，再到数据科学和机器学习。 𐟌Ÿ 本书的主要特点： 1️⃣ 叙述清晰易懂，内容深入浅出。作者通过大量的例子和启发性的内容来引入论题、阐释理论和证明。这些例子不仅涵盖了基本概念，还涉及了概率论在遗传学、排队论、计算金融学和计算机科学中的应用。 2️⃣ 内容新颖时尚。新版不仅重写了多个章节，还介绍了在计算机科学中日益重要的Chernoff界，以及矩方法、Newton法、EM算法、枢轴量、似然比检验的大样本分布等方面的知识。 3️⃣ 提供教师解答手册。书后还提供了奇数号习题的答案，方便教师和学生使用。 𐟑袀𐟏렦œ줹槚„作者Morris H. DeGroot是世界著名的统计学家，生前曾任国际统计学会、统计学会、数理统计学会、计量经济学会会士。他在学术上非常活跃和多产，曾发表一百多篇论文，还著有Optimal Statistical Decisions和Statistics and the Law。为了纪念他的著作对统计教学的贡献，国际贝叶斯分析学会特别设立了DeGroot奖表彰优秀统计学著作。 𐟓š 这本书不仅是一本教材，更是一本让你对概率论有全方位了解的经典之作。无论是初学者还是有一定基础的读者，都能从中受益匪浅。