Vortrag-Daniel.pdf

Empfehlungen

Info

Bedingte Wahrscheinlichkeiten● Bedingte Wahrscheinlichkeit für das Auftreten eines Objektes g mitbestimmtem Wert x gjfür die Variable j in der Klasse k:π (x gj ∣ k ) = ϕ(x gj ∣ μ kj , σ kj ) =● Bedingte Wahrscheinlichkeit für die Zugehörigkeit eines Objektes gzu einer Klasse k:π (g ∣ k ) = ∏jπ(x gj ∣ k )1√2πσ kje(x gj− μ kj ) 222 σ kj16
Maximum-Likelihood-Schätzung● Likelihood-Funktion L:L = ∏g∑k● Log-Likelihood-Funktion LL:LL = lnL = ∑gπ (k )π (g ∣ k )ln∑kπ (k )π (g ∣ k )● Schätzwertbestimmung durch Funktionsmaximierung17
Seite 1 und 2: Clustering BEM-AlgorithmusAutomatis
Seite 3 und 4: EM-AlgorithmusGrundlegendes
Seite 5 und 6: Erinnerung an den k-Means-Algorithm
Seite 7 und 8: EM-Algorithmus● Schritt 1:Zufäll
Seite 9 und 10: Vorteile des EM-Algorithmus● Gute
Seite 11 und 12: EM-AlgorithmusDetails
Seite 13 und 14: Modellansatz● K latente Klassen
Seite 15: Grundlegende Stochastikwerte● Ges
Seite 19 und 20: Grundprinzip des EM-Algorithmus●
Seite 21 und 22: Annahme● Wahrscheinlichkeit für
Seite 23 und 24: Schätzung von π(k | g)● Satz vo
Seite 25 und 26: EM-Algorithmus - Schritt 2● Schä
Seite 27 und 28: EM-Algorithmus - Schritt 4● Prüf
Seite 29 und 30: Überwachung der lokalen Unabhängi
Seite 31 und 32: Beispiel● Zweidimensional● Nich
Seite 33 und 34: Grundprinzip● Ausführung des EM-
Seite 35 und 36: Indikator-Variablen● Sichtbare Kl
Seite 37 und 38: Weitere Annahmen und Voraussetzunge
Seite 39 und 40: Anzahl Freiheitsgrade● Anzahl an
Seite 41 und 42: Informationsmaße - Problem● Ähn
Seite 43 und 44: Unähnlichkeitsindex● Englisch: D
Seite 45 und 46: Beziehungen von EM- und k-Means-Mod
Seite 47 und 48: Beispiel● Zweidimensional● Übe
Seite 49 und 50: Anhang
Seite 51 und 52: Literaturverzeichnis● Dempster, A
Seite 53 und 54: Literaturverzeichnis● Sundberg, R
Seite 55: Literaturverzeichnis● PMartin-Lö

Vortrag-Daniel.pdf

Erfolgreiche ePaper selbst erstellen

Template löschen?

Als Template speichern?