Tag: expectation-maximization
Expectation Maximization (oft als EM abgekürzt) ist ein iterativer Algorithmus, der zur Schätzung der maximalen Wahrscheinlichkeit bei fehlenden Daten oder verborgenen Variablen verwendet werden kann.
Welche Methode verwenden Sie für die Auswahl der optimalen Anzahl der Cluster beim k-means und EM?
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Viele algorithmen für das clustering verfügbar sind. Ein beliebter Algorithmus ist der K-means-wo, basierend auf einer bestimmten Anzahl der Cluster, die der Algorithmus iteriert um die besten zu finden von Clustern für die Objekte. Welche Methode sollten
OpenCV: Ausgabe der Vorhersage-Funktion des Expectation-Maximization
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Hintergrund: Ich habe 2 sets von color Pixel aus einem Bild, einem entsprechenden hintergrund, eine andere entsprechend den Vordergrund. Als Nächstes habe ich den Zug 2 Gaussian Mixture Modelle mit EM-aus OpenCV für jeden Satz. Mein Ziel
Was ist eine intuitive Erklärung der Maximierungsmethode?
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Expectation Maximization, wenn eine Art von probabilistischen Methode zum klassifizieren von Daten. Bitte korrigieren Sie mich, wenn ich falsch bin, wenn es nicht ein Klassifikator. Was ist die intuitive Erklärung für dieses EM-Technik? Was ist die Erwartung