EM：期望最大化

“期望最大化”（Expectation Maximization，常缩写为EM）是一种广泛应用于统计学和机器学习领域的经典算法。该缩写形式便于快速书写和交流，尤其在需要频繁提及的文献、教材及技术讨论中十分常见。其核心思想是通过迭代优化，在存在隐变量的概率模型中估计参数，以实现对数据潜在分布的最大似然拟合。

Expectation Maximization具体释义

  • 英文缩写：EM
  • 英语全称：Expectation Maximization
  • 中文意思：期望最大化
  • 中文拼音：qī wàng zuì dà huà
  • 相关领域： em 未分类的

Expectation Maximization的英文发音

例句

  1. A texture image segmentation algorithm based on spectral histograms and Expectation Maximization(EM) ( EM ) is recommended.
  2. 提出了一种基于谱直方图和EM的纹理图像分割算法。
  3. Detecting & Analyzing of Gene Chip Image Signal Based on Expectation Maximization(EM) Algorithm
  4. 基于EM算法的基因芯片图像信号检测与分析
  5. Iterative Restoration Algorithm Based on Expectation Maximization(EM) ( EM ) for Hyperspectral Image
  6. 基于期望值最大化的高光谱图像迭代复原算法
  7. The deconvolved results with the compensated data and the original image data by expectation maximization ( EM ) algorithm for reducing the effect of out of focus light were compared respectively.
  8. 在此基础上给出期望最大化(EM)算法图像恢复结果，并对恢复结果做出分析。
  9. EM ( Expectation Maximization(EM) ) method is applied to estimate parameters of mixture model.
  10. 针对于此，本文提出了一种基于主题和通用知识的类模型，利用期望最大化(EM)方法（EM）估计模型参数。

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