Séance de cours

Classification des données: Modèles de mélange gaussien

Description

Cette séance de cours porte sur l'application des modèles de mélange gaussien dans la classification des données, en mettant l'accent sur la dénigrement des signaux bruyants et l'estimation du signal original à l'aide de la probabilité maximale et des approches a posteriori maximales. Il explique la fonction de vraisemblance des modèles de mélange gaussien, la maximisation des fonctions de vraisemblance et l'algorithme EM pour maximiser les fonctions de vraisemblance. La séance de cours s'inscrit également dans l'algorithme EM pour les classes i.i.d., la maximisation des fonctions de vraisemblance pour les classes i.i.d. et l'algorithme EM pour les classes i.i.d. En outre, il discute de l'algorithme EM pour maximiser la fonction de probabilité des modèles de mélange gaussien, de l'algorithme EM pour les modèles de mélange gaussien i.d. et de l'algorithme EM pour les modèles de mélange gaussien markovien.

À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.