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- Quais são as duas etapas no algoritmo EM?
- Quantas etapas existem no algoritmo EM?
- Qual é a tarefa do e-Step e M-Step do algoritmo EM?
- O que é e-step no algoritmo EM?
Quais são as duas etapas no algoritmo EM?
O algoritmo EM é uma abordagem iterativa que andará entre dois modos. O primeiro modo tenta estimar as variáveis ausentes ou latentes, chamadas de etapa de estimativa ou etapa eletrônica. O segundo modo tenta otimizar os parâmetros do modelo para explicar melhor os dados, chamados de etapa de maximização ou m-step.
Quantas etapas existem no algoritmo EM?
Geralmente é concluído em duas etapas importantes, eu.e., A etapa de expectativa (etapa eletrônica) e a etapa de maximização (etapa M), onde a etapa eletrônica é usada para estimar os dados ausentes nos conjuntos de dados, e o M-shep é usado para atualizar os parâmetros depois que os dados completos são gerados em e -Passo.
Qual é a tarefa do e-Step e M-Step do algoritmo EM?
Etapa de expectativa (e -step): usando os dados disponíveis do conjunto de dados, estimar (adivinhar) os valores dos dados ausentes. Etapa de maximização (m - etapa): dados completos gerados após a expectativa (e) etapa são usados para atualizar os parâmetros. Repita a etapa 2 e 3 até a convergência.
O que é e-step no algoritmo EM?
Etapa eletrônica: a etapa eletrônica do algoritmo EM calcula o valor esperado de L (θ; x, y), dados os dados observados, x e a estimativa atual do parâmetro, θold Say Say. Em particular, definimos. Q (θ; θold): = e [l (θ; x, y) | X, θold]
