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- ¿Cuáles son los dos pasos en el algoritmo EM??
- ¿Cuántos pasos hay en el algoritmo EM??
- ¿Cuál es la tarea del paso E y el paso M del algoritmo EM??
- ¿Qué es E-Step en el algoritmo EM??
¿Cuáles son los dos pasos en el algoritmo EM??
El algoritmo EM es un enfoque iterativo que se rinde entre dos modos. El primer modo intenta estimar las variables faltantes o latentes, llamadas estimaciones de paso o paso electrónico. El segundo modo intenta optimizar los parámetros del modelo para explicar mejor los datos, llamados Maximization-Step o M-Step.
¿Cuántos pasos hay en el algoritmo EM??
Generalmente se completa en dos pasos importantes, yo.mi., El paso de expectativa (E-STEP) y el paso de maximización (M-Step), donde el E-STEP se usa para estimar los datos faltantes en los conjuntos de datos, y M-Step se usa para actualizar los parámetros después de que se generan los datos completos en E -paso.
¿Cuál es la tarea del paso E y el paso M del algoritmo EM??
Paso de expectativa (E - Paso): utilizando los datos disponibles observados del conjunto de datos, estimar (adivinar) los valores de los datos faltantes. Paso de maximización (M - Paso): se utiliza datos completos generados después del paso de expectativa (e) para actualizar los parámetros. Repita el paso 2 y el paso 3 hasta la convergencia.
¿Qué es E-Step en el algoritmo EM??
E-PASTO: El paso electrónico del algoritmo EM calcula el valor esperado de L (θ; x, y) dados los datos observados, x y la estimación de parámetros actuales, dicen θold. En particular, definimos. Q (θ; θold): = e [l (θ; x, y) | X, θold]
