EM.2: Expectation-maximization algorithm

  Рет қаралды 24,338

Victor Lavrenko

Victor Lavrenko

Күн бұрын

Пікірлер: 3
@gonzalopolo2612
@gonzalopolo2612 7 жыл бұрын
If you knew the labels/categories of the data (supervised learning), would this be like Linear Discriminant Analysis (same covariance matrix for each class) or Quadratic Discriminant Analysis (different Covariance Matrix)? Thank you very much, excellent videos as always.
@dfrumkin
@dfrumkin 7 жыл бұрын
Your variance estimator is biased and should have had n_b-1 in the denominator, right? (Of course, for a large number of samples, the bias is tiny).
@tianyubai9230
@tianyubai9230 7 жыл бұрын
n in denominator is MLE and n-1 in the denominator is unbiased estimate. Here we want the MLE
EM.3: Visualizing the EM algorithm
5:16
Victor Lavrenko
Рет қаралды 42 М.
EM algorithm: how it works
7:53
Victor Lavrenko
Рет қаралды 500 М.
To Brawl AND BEYOND!
00:51
Brawl Stars
Рет қаралды 17 МЛН
Гениальное изобретение из обычного стаканчика!
00:31
Лютая физика | Олимпиадная физика
Рет қаралды 4,8 МЛН
So Cute 🥰 who is better?
00:15
dednahype
Рет қаралды 19 МЛН
Gaussian Mixture Models for Clustering
12:13
Machine Learning TV
Рет қаралды 91 М.
Expectation Maximization
7:34
Bioinformatics Algorithms: An Active Learning Approach
Рет қаралды 11 М.
Clustering (4): Gaussian Mixture Models and EM
17:11
Alexander Ihler
Рет қаралды 290 М.
IAML7.1 Decision Trees: an introduction
4:23
Victor Lavrenko
Рет қаралды 48 М.
EM Algorithm : Data Science Concepts
24:08
ritvikmath
Рет қаралды 77 М.
Expectation Maximization: how it works
10:39
Victor Lavrenko
Рет қаралды 283 М.
Maximum Likelihood, clearly explained!!!
6:12
StatQuest with Josh Starmer
Рет қаралды 1,5 МЛН
Gaussian Mixture Models - The Math of Intelligence (Week 7)
38:06
Siraj Raval
Рет қаралды 139 М.
IR20.2 Large margin classification
6:01
Victor Lavrenko
Рет қаралды 6 М.
To Brawl AND BEYOND!
00:51
Brawl Stars
Рет қаралды 17 МЛН