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大规模数据EM的分析算法算法 - 最大期望值算法

自助餐厅的主人有油炸菜肴,必须分为两人两人。请相信我解决这个问题。我相信你的周期性依赖。无论发生什么,必须有一个部分来打破僵局。
然后,根据您的变化调整自己的变化,那么,通过减去重复对方,并在最后,你专注于解决方案?
对于参数估计,我们基本上希望获得最大化概率函数的Maxim参数。那么,与最大概率不同,概率函数中只有一个未知变量z?
(1)式最大化,即最大限度的概率函数,你可以看到有一个“对数的总和。”由于推导后的形状非常复杂,因此难以求解未知参数z和θ。

(2)乘以等于分子和分母的函数。
仍有“和的对数”,或者它无法解决。

(3)变为“对数和”,因此指导容易
简单
我们是否注意并且您是否知道等号变成了不平等?
詹森的不平等
凸函数f:E[f(X)]= f(E[X])
凹函数f:E[f(X)]= f(E[X])

f(x)= log x,二阶导数是-1 / x 20,这是凹函数。
(注:所述特征凹面和凸面的定义在该国变化和国外,该区域的定义已被通过的站)。

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