最大期望演算法（英語：Expectation-maximization algorithm，又譯期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。 在统计计算中，最大期望（EM）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...

这个问题在计算上是NP困难的，不过存在高效的启发式算法。一般情况下，都使用效率比较高的启发式算法，它们能够快速收敛于一个局部最优解。这些算法通常类似于通过迭代优化方法处理高斯混合分布的最大期望算法（EM算法）。而且，它们都使用聚类中心来为数据建模；然而k-平均聚类倾向于在可比较的空间范围内寻找聚类，期望-最大化技术却允许聚类有不同的形状。...

在电气工程、计算机科学、统计计算和生物信息学中，鲍姆-韦尔奇算法是用于寻找隐马尔可夫模型未知参数的最大期望算法，它利用前向-后向算法来计算E-Step的统计信息。 鲍姆-韦尔奇算法是以其发明者伦纳德·埃绍·鲍姆和劳埃德·理查德·韦尔奇的名字命名的。鲍姆-韦尔奇算法和隐马尔可夫模型在20世纪60年代末和70年代初...

在計算機科學與數學中，一個排序算法（英語：Sorting algorithm）是一種能將一串資料依照特定排序方式排列的算法。最常用到的排序方式是數值順序以及字典順序。有效的排序算法在一些算法（例如搜尋算法與合併算法（英语：Merge algorithm））中是重要的，如此這些算法才能得到正確解答。排序算法...

径向基函数核 通过再生模型构造概率密度函数： 最大期望算法 概率图模型：包括貝氏網路和Markov随机场 Generative Topographic Mapping 近似推断技术： 马尔可夫链 蒙特卡罗方法 变分法 最优化：大多数以上方法，直接或者间接使用最优化算法。 量子機器學習 人工神经网络（Artificial...

算法，用于在难以直接采样时从某一多变量概率分布中近似抽取样本序列。该序列可用于近似联合分布、部分变量的边缘分布或计算积分（如某一变量的期望值）。某些变量可能为已知变量，故对这些变量并不需要采样。 吉布斯采样常用于统计推断（尤其是贝叶斯推断）之中。这是一种随机化算法，与最大期望算法...

分贝叶斯可求近似后验的局部最优的精确解析解。 变分贝叶斯可视作最大期望算法（EM）的推广，从估计参数的单一最似然值的最大后验概率（MAP估计），推广到计算参数及潜变量的整个近似后验分布的完全贝叶斯估计。贝叶斯估计同EM一样，也能找到一组最优参数值，且与EM有相同的交替结构——基于不能求解析解的相依方程組。...

自唐代以来，历代更有许多专门论述“算法”的专著： 唐代：《一位算法》 一卷，《算法》 一卷； 宋代：《算法绪论》 一卷、《算法秘诀》 一卷；最著名的是杨辉的《杨辉算法》； 元代：《丁巨算法》； 明代：程大位 《算法统宗》 清代：《开平算法》、《算法一得》、《算法全书》。...

由于统计学上的随机性通常只关心产生字符串的过程，而算法随机性关心的是字符串的内在性质。由此，算法信息论第一次明确地将“随机”和“非随机”、藉由计算模型中的概念区分开了。 马丁-洛夫在数理统计学领域的贡献主要涉及模型选择、指数族非线性模型和最大期望算法等。 在哲学逻辑方面，马丁-洛夫发表过关于蕴涵理论...

算法，之前步骤的作为底本。步数越多，结果越好。 建立一个具有期望属性的马氏链并非难事，难的是如何决定通过多少步可以达到在许可误差内的稳定分布。一个好的马氏链具有快速混合——从开始阶段迅速获得的一个稳定状态——请参考马氏链最大时间。 因于初始样本，最...

略，因而告诉智能体什么情况下采取什么行动會有最大的獎勵值。Q-学习不需要对环境进行建模，即使是对带有随机因素的转移函数或者奖励函数也不需要进行特别的改动就可以进行。 对于任何有限的馬可夫決策過程（FMDP），Q-学习可以找到一个可以最大化所有步骤的奖励期望的策略，在给定一个部分随机的策略和无限的探索...

在數學中，辗转相除法，又称欧几里得算法（英語：Euclidean algorithm），是求最大公约数的算法。辗转相除法首次出现于欧几里得的《几何原本》（第VII卷，命题i和ii）中，而在中国则可以追溯至东汉出现的《九章算术》。 两个整数的最大公约数是能够同时整除它们的最大的正整数。辗转相除法基于如下原理：两个整数的最大...

ia研究员。2016年，据《科学》报道，迈克尔·I·乔丹是当今世界最有影响力的计算机科学家。 他的重要贡献包括指出了机器学习与统计学之间的联系，并推动机器学习界广泛认识到贝叶斯网络的重要性。他还以近似推断变分方法的形式化、最大期望算法在机器学习的普及方面的工作而知名。...

matrixthe），多细胞生物中结缔组织的支持细胞 细胞的膜电位，书为Em M，拉丁字母 М，西里尔字母 Em (二合字母)，葡萄牙语二合字母 最大期望算法，在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计 多形性红斑（英语：Erythema multiforme），通常随着先前的感染及药物暴露引发的皮肤疾病...

最佳的状态转换和转移概率。任务通常是根据一组输出序列，得到HMM参数的最大似然估计值。目前还没有精确解这问题的可行算法，可用鲍姆-韦尔奇算法或Baldi–Chauvin算法高效地推导出局部最大似然。鲍姆-韦尔奇算法是最大期望算法的特例。 若将HMM用于时间序列预测，则更复杂的贝叶斯推理方法（如马尔...

Connectionist Q-Learning）。理查德·S·薩頓提出了使用替代名SARSA。 SARSA算法和Q学习算法的区别主要在期望奖励Q值的更新方法上。SARSA算法使用五元组(st, at, rt, st+1, at+1)来进行更新，其中s、a、r分别为马可夫决策过程（MDP）中...

通过一些数值积分方法得到，无论是通用的法如 高斯求积或蒙特卡洛方法，或一种统计问题的专用方法，例如拉普拉斯方法, 吉布斯/梅特罗波利斯采样，或者最大期望算法。 在贝叶斯的范畴内，这等价于数据点的先验预测分布。 在贝叶斯模型比较，被边缘化的变量的参数用于特定类型的模型，其余可变标识的的模型本身。...

反向传播（英語：Backpropagation，意為误差反向传播，缩写为BP）是對多層人工神经网络進行梯度下降的算法，也就是用链式法则以网络每层的权重為變數计算损失函数的梯度，以更新权重來最小化损失函数。 任何监督式学习算法的目标是找到一个能把一组输入最好地映射到其正确的输出的函数。例如一个简单的分类任务，其中输入是动物的图像，正...

典型的聚类模型包括以下几种： 连通性模型：例如，层次聚类基于距离连通性构建模型。 质心模型：例如，k-means 算法用单个均值向量表示每个类。 分布模型：聚类过程使用统计分布建模，例如期望最大化算法使用的多元正态分布。 密度模型：例如，DBSCAN 和 OPTICS 将聚类定义为数据空间中相连接的密集区域。...

像其他的量子算法一樣，格罗弗算法是概率性的，意味著這個算法以小於1的概率給出正確答案。雖然實際上對於需要多少次重複才能給出正確的答案並沒有一個上界，但是期望的重複次數並不隨 N {\displaystyle N} 成長。在格罗弗發表此算法的原始論文中稱此算法為數據庫搜索算法...

期望序列号，加3次重复的期望序列号确认）时，则可以认为继续发送更高序列号的分段将会被接受方丢弃，而且会无法有序送达。发送方应该忽略超时计时器的等待重发，立即重发重复分段确认中确认号对应序列号的分段。 “TCP+算法名称”这一TCP算法命名方式最早出在凯文·福尔（Kevin...

文無關文法生成機率的方式，由詹姆斯·K·貝克於1979年提出，是一個一般化的向前向後演算法，用來作為隨機上下文無關文法其隱馬爾可夫模型的屬性評估。這種演算法是用來計算某種期望值，舉例來說，可以用來成為最大期望算法（一種無監督的學習演算法）的一部分。 J. Baker (1979): Trainable...

Trick）来训练的。 此类模型最初是为无监督学习设计的，但在半监督学习和监督学习中也表现出卓越的有效性。 VAE是一个分别具有先验和噪声分布的生成模型，一般用最大期望算法（Expectation-Maximization meta-algorithm）来训练。这样可以优化数据似然的下限，用其它方法很难实现这点，且...

算法逐层构建而成，并从中选取有助于机器学习的更有效的特征。 不少深度学习算法都以无监督学习的形式出现，因而这些算法能被应用于其他算法无法企及的无标签数据，这一类数据比有标签数据更丰富，也更容易获得。这一点也为深度学习赢得了重要的优势。 一部分最...

在模式识别领域中，最近鄰居法（KNN算法，又譯K-近邻算法）是一种用于分类和回归的無母數統計方法，由美国统计学家伊芙琳·费克斯和小約瑟夫·霍奇斯于1951年首次提出，后来由托馬斯·寇弗（英语：Thomas M. Cover）扩展。在这两种情况下，输入包含特徵空間中的k个最接近的训练样本。...

sort），是一種排序演算法，最早由東尼·霍爾提出。在平均狀況下，排序 n {\displaystyle n} 個項目要   O ( n log ⁡ n ) {\displaystyle \ O(n\log n)} （大O符号）次比較。在最壞狀況下則需要 O ( n 2 ) {\displaystyle...

{\displaystyle cd+wc} ，参数数量随文档数量呈线性增长。此外，尽管PLSA是基于文档集的生成模型，但它并不是新文档的生成模型。 模型的参数使用最大期望算法（EM算法）学习得到。 PLSA可以通过Fisher核函数用于判别设置。 PLSA在信息检索和过滤、自然语言处理、文本机器学习及其他相关领域都有应用。...

数学优化——在一定约束条件下最大化或最小化某一目标函数的研究领域 元启发算法——程序算法 Microsoft Copilot——由微軟開發的基於大型語言模型的聊天機械人 混合专家模型 模型选择 蒙特卡洛树搜索 多智能体系统 多层感知器 突变 (遗传算法) 朴素贝叶斯分类器——分类算法 名称绑定 命名实体识别...

目前有很多TCP拥塞控制算法在研究中。 最大分段大小 (MSS)是在单个分段中TCP愿意接受的数据的字节数最大值。MSS应当足够小以避免IP分片，它会导致丢包或过多的重传。在TCP连接建立时，双端在SYN报文中用MSS选项宣布各自的MSS，这是从双端各自直接相连的数据链路层的最大...

最多。 其灵感来源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。这个方法具有普适性，因此在其他许多领域都有研究，例如博弈论、控制论、运筹学、信息论、仿真优化、多智能体系统、群体智能、统计学以及遗传算法...

和半监督式学习的文档分类，是前两类的结合， 它其中有一部分的文档是由人工标注的，这有一些相关方面的具有许可证的软件。 自动的文档分类工具如下： 最大期望算法 (EM) 朴素贝叶斯分类器 tf–idf 瞬时训练神经网络（英语：Instantaneously trained neural networks）...