EM-algoritmen og GMM-modellen
term_id: em_algorithm_and_gmm_model
Category: basic_concepts
Definition
Denne term refererer til det synergistiske forhold mellem Forventningsmaksimeringsalgoritmen (EM) og Gaussiske Blandingsmodeller (GMM). En GMM antager, at alle datapunkter er genereret fra en blanding af flere Gaussiske fordelinger, hvor EM-algoritmen bruges til at estimere parametrene for disse komponenter iterativt.
Summary
Forventningsmaksimeringsalgoritmen (EM) er en iterativ metode til at finde maksimum sandsynlighedsestimater i statistiske modeller med latente variabler og ofte brugt til at tilpasse Gaussiske Blandingsmodeller (GMM).
Key Concepts
- Latente variabler
- Maksimum sandsynlighedsestimering
- Iterativ optimering
- Gaussiske fordelinger
Use Cases
- Modellering af fonemer i talegenkendelse
- Billedsegmentering
- Kundesegmenteringsanalyse