Обсуждение:EM алгоритм (пример)
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
												
			
			 (Новая: Быть может, стоит написать, что параметр <tex>$\lambda_{ik}$</tex> -- это вероятность, что i-й семпл пришёл из из ком...)  | 
				|||
| (2 промежуточные версии не показаны) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
| + | Е-шаг:  | ||
| + | |||
Быть может, стоит написать, что параметр <tex>$\lambda_{ik}$</tex> -- это вероятность, что i-й семпл пришёл из из компоненты j?  | Быть может, стоит написать, что параметр <tex>$\lambda_{ik}$</tex> -- это вероятность, что i-й семпл пришёл из из компоненты j?  | ||
| + | |||
| + | М-шаг:  | ||
| + | |||
| + | Может быть, стоит передвинуть подсчёт параметра:  | ||
| + | |||
| + | <tex>N_{k}=\sum_{n=1}^N \gamma_{nk}</tex>, где <tex>\delta_{max}>\Delta</tex>  | ||
| + | на первую строчку? Потому что остальные параметры зависят от него.  | ||
| + | |||
| + | Также, кажется, непонятно, почему у этой формулы есть комментарий "где <tex>\delta_{max}>\Delta</tex>", ведь формула не зависит от где <tex>\delta_{max}</tex>  | ||
Текущая версия
Е-шаг:
Быть может, стоит написать, что параметр  -- это вероятность, что i-й семпл пришёл из из компоненты j?
М-шаг:
Может быть, стоит передвинуть подсчёт параметра:
, где 
на первую строчку? Потому что остальные параметры зависят от него.
Также, кажется, непонятно, почему у этой формулы есть комментарий "где ", ведь формула не зависит от где 

