Один из самых простых способов оценить плотность распределения — использовать параметрическую модель для определения распределения. Например, можно предположить, что данные следуют распределению Гаусса, и попытаться подогнать выборки под соответствующее распределение. Подгонка здесь относится к оценке среднего значения и дисперсии — параметров распределения Гаусса. Это работает хорошо, пока распределение является одномодальным. Подгонка одной гауссианы к мультимодальному распределению..

Алгоритм максимизации ожидания (EM) — это мощный итерационный метод оценки параметров статистических моделей в тех случаях, когда их уравнения не могут быть решены напрямую. Как правило, эти модели содержат латентные (скрытые) переменные в дополнение к неизвестным параметрам вероятностных распределений. Алгоритм EM используется в различных приложениях машинного обучения, таких как распознавание речи, классификация изображений и NLP (обработка естественного языка). Эта статья немного..

Компас Грамедия