База ответов ИНТУИТ

Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных

<<- Назад к вопросам

Суть алгоритма Expectation-Maximization:

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа
Нет правильного ответа.
Присваивание ожидаемых значений скрытым переменным на основании текущих оценок параметров и переоценка этих параметров с учетом обновленных ожидаемых значений.(Верный ответ)
Выбор вектора параметров для максимизации функции правдоподобия, соответствующей семейству параметрических моделей.
Вычисление математического ожидания максимума функции правдоподобия, построенной на входной выборке.
Максимизация математического ожидания многомерного нормального распределения с неизвестными параметрами.
Похожие вопросы
Недостаток алгоритма Expectation Maximization (EM) заключается в следующем:
Укажите этапы EM-алгоритма?
Плюсы использования алгоритма SVM
Укажите достоинства алгоритма AdaBoots:
Укажите основные преимущества алгоритма адаптивного бустинга
Укажите отрицательные стороны алгоритма Random Forest
Назовите основные недостатки алгоритма Random Forest ?
Укажите не верное выражение характеристики использования алгоритма RandomForest
В чем состоит основная идея обучения алгоритма Contrastive Divergence?
Можно ли использовать в качестве базовых моделей линайную регрессию для алгоритма AdaBoots?