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史博：EM算法存在的意义是什么？我列了EM算法理解的9层境界。我觉得搞定这些境界，必须去阅读Hinton…首页会员发现等你来答登录人工智能算法机器学习语音识别关于EM（ExpectationMaximization）算法有哪些书、论文或博客推荐？关注者...
在统计计算中，最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(LatentVariable)。.最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(DataClustering)领域。.未观测变量的学名...
EM是我一直想深入学习的算法之一，第一次听说是在NLP课中的HMM那一节，为了解决HMM的参数估计问题，使用了EM算法。在之后的MT中的词对齐中也用到了。在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程
之前介绍了EM算法在混合高斯模型中的应用，现在让我们来看看问什么EM算法可以用于这类问题。首先介绍一下Jensen不等式Jensen不等式我们知道，如果设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，f′′(x)≥0，那么f是凸函数。
似然函数可以写为，通过最大化该似然函数，即可得到需要的参数θ和σ2，这里的θ表示一个参数集合，θ包含了待配准点集的旋转矩阵R，平移矩阵t，缩放矩阵s，可以理解为θ={R,t,s}。而为了求解该似然函数，可以利用EM算法求解。
RT，本人研一纸，导师不给力，不给定方向（就说你喜欢什么就研究什么啊_(:з」∠)_）。之前有看了一点聚类分析的算法，比如k-means什么的，看了好多论文感觉都已经研究烂掉了，但是还是尝试着编了一点matlab程序。
面试AI算法岗，你被要求复现顶会论文了嘛？.加入AI行业拿到高薪仅仅是职业生涯的开始。.现阶段AI人才结构在不断升级，这也意味着如果目前仍然停留在调用一些函数库，则在未来1-2年内很大概率上会失去核心竞争力的。.几年前如果熟练使用TensorFlow，同时...
字节跳动抖音广告算法社招三面凉经_笔经面经_牛客网.楼主是社招，今天面完三面，从面试官的表情感觉自己凉了。.前两面的面试官都很nice，问的问题也相对基础，基本都答上了.三面面试官标准的理工男有点严肃，而且是编程算法全能（汗颜），问了很多...
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似然函数可以写为，通过最大化该似然函数，即可得到需要的参数θ和σ2，这里的θ表示一个参数集合，θ包含了待配准点集的旋转矩阵R，平移矩阵t，缩放矩阵s，可以理解为θ={R,t,s}。而为了求解该似然函数，可以利用EM算法求解。
RT，本人研一纸，导师不给力，不给定方向（就说你喜欢什么就研究什么啊_(:з」∠)_）。之前有看了一点聚类分析的算法，比如k-means什么的，看了好多论文感觉都已经研究烂掉了，但是还是尝试着编了一点matlab程序。
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