Teoria e uso dell'algoritmo Em

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Titolo originale:

Theory and Use of the Em Algorithm

Contenuto del libro:

Teoria e uso dell'algoritmo EM introduce l'algoritmo di massimizzazione delle aspettative (EM) e fornisce una comprensione intuitiva e matematicamente rigorosa di questo metodo.

Descrive in dettaglio due delle applicazioni più popolari dell'EM: la stima di modelli a miscela gaussiana (GMM) e la stima di modelli di Markov nascosti (HMM). Vengono inoltre illustrate le applicazioni dell'EM per l'apprendimento di una miscela ottimale di modelli fissi, per la stima dei parametri di una distribuzione Dirichlet composta e per il disentangling di segnali sovrapposti.

Vengono discussi i problemi che si presentano nella pratica con l'EM e le varianti dell'algoritmo che aiutano a gestire queste sfide. Teoria e uso dell'algoritmo EM è pensato per essere utile sia ai neofiti dell'EM sia agli utenti esperti che desiderano comprendere meglio il metodo e il suo utilizzo.