Tutorial sobre el algoritmo EM (segunda edición)
-
- Spanisch ausgewählt
66,99 €
UVP
79,90 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Taschenbuch
Erscheinungsdatum
20.04.2022
Verlag
Ediciones Nuestro ConocimientoSeitenzahl
184
Maße (L/B/H)
22/15/1,2 cm
Gewicht
292 g
Sprache
Spanisch
ISBN
978-620-4-64916-0
La estimación de máxima verosimilitud (MLE) es un método popular para la estimación de parámetros tanto en probabilidad aplicada como en estadística, pero la MLE no puede resolver el problema de los datos incompletos o los datos ocultos porque es imposible maximizar la función de verosimilitud a partir de los datos ocultos. El algoritmo de máxima expectativa (EM) es una potente herramienta matemática para resolver este problema si existe una relación entre los datos ocultos y los datos observados. Dicha relación de insinuación se especifica mediante un mapeo de los datos ocultos a los datos observados o mediante una probabilidad conjunta entre los datos ocultos y los datos observados. La ideología esencial de EM es maximizar la expectativa de la función de verosimilitud sobre los datos observados basándose en la relación de insinuación en lugar de maximizar directamente la función de verosimilitud de los datos ocultos. Los pioneros del algoritmo EM demostraron su convergencia. Como resultado, el algoritmo EM produce estimadores de parámetros tan bien como el MLE. El objetivo de este tutorial es proporcionar explicaciones sobre el algoritmo EM para ayudar a los investigadores a comprenderlo. Además, en la segunda edición, se introducen algunas aplicaciones de EM, como el modelo de mezcla, el manejo de datos perdidos y el aprendizaje del modelo de Markov oculto.
Noch keine Bewertungen vorhanden
Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel
Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.
Kurze Frage zu unserer Seite
Vielen Dank für dein Feedback
Wir nutzen dein Feedback, um unsere Produktseiten zu verbessern. Bitte habe Verständnis, dass wir dir keine Rückmeldung geben können. Falls du Kontakt mit uns aufnehmen möchtest, kannst du dich aber gerne an unseren Kund*innenservice wenden.
zum Kundenservice