本书第一章简单介绍了EM方法，EM方法是期望最大化（Expectation Maximization）的缩写形式。在统计计算中，最大期望算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观...
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...:首先,以无督导机器学习方法为基本框架,基于未标注语料库,不使用人工词典,建立语言模型,使用最大期望(Expectation Maximization,EM)算法迭代地训练模型,优化模型参数。
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...一套模体分析工具，是基序启发的多EM(Multiple EM for MotifElicitation)的缩写，EM指 期望值最大化 ( Expectation Maximization )，是统计学中预测丢失值或未观察到的值的方法。MEME的结果与第一种方法的结果一致，找到同样的序列和锌指结构。
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...期望最大化算法；场景分类；K-L 散度 文献标识码：A [gap=1010]ey Words: Multi-Instance learning; Information Bottleneck; Gaussian Mixed Model; Expectation Maximization; scene classification; Kullback-Leibler Divergence ..
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Expectation Maximization Algorithm 最大期望算法 ; EM估计 ; EM算法 ; 期望最大化算法
expectation maximization em 期望最大化
recursive expectation-maximization 递归
Ordered Subset Expectation Maximization 有序子集最大似然法 ; 法
Maximum Likelihood-Expectation Maximization 期望值最大化 ; 似然函数期望值最大化
Maximum likelihood expectation maximization 算法
EM-Expectation Maximization 期望最大算法
Maximum Lidelihood-Expectation Maximization 最大似然期望最大
Space-Alternating Generalized Expectation-Maximization 交互空间期望最大化 ; 空间交替最大期望算法
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A new scheme for image fusion based on expectation maximization is presented in this paper.
文中提出了一种基于期望值最大的图像融合方法。
The algorithm USES the Expectation Maximization (EM) clustering method to identify clusters and their sequences.
该算法采用期望最大化(EM)聚类分析方法来识别分类及其顺序。
We resort to expectation maximization (EM) algorithm for both the estimation of model parameters and the coping with missing values.
这里，期望最大化算法既用来处理丢失值又用来估计模型参数。
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