Monte Carlo Optimization - Seminarium szkoleniowe
Monte Carlo Optimization - Seminarium szkoleniowe
Monte Carlo Optimization - Seminarium szkoleniowe
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
Eliza Bujnowska () <strong>Monte</strong> <strong>Carlo</strong> <strong>Optimization</strong> 28 lutego 2006 31 / 38Algorytm oczekiwania - maksymalizacji (3)KROK EObliczQ(θ|ˆθ (m) , x) = Eˆθ (m) [logLc (θ|x, z)],gdzie warto±¢ oczekiwana odpowiada k(z|ˆθ m , x).KROK MMaksymalizuj Q(θ|ˆθ (m) , x) w θ oraz przyjmijθ (m+1) = argmax θ Q(θ|ˆθ (m) , x).