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Kudos AI

L’algorithme EM et les variables cachées

Les mélanges de gaussiennes comme cas standard de l’apprentissage sans étiquettes, les effectifs espérés en substitut des effectifs, la garantie que la vraisemblance ne baisse jamais, et un cas mesuré où l’affectation douce retrouve une structure que l’affectation dure manque.

IntermédiaireModule 330 min · 120 XP
Vingt points non étiquetés sur une droite prenant une couleur fractionnaire à mesure que deux gaussiennes s’ajustent sur eux, la log-vraisemblance grimpant le long de l’axe, et un point disputé en 1,7 qui change de camp dès que la largeur compte.

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