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Rh/Fragment 144 33

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Typus
Verschleierung
Bearbeiter
Hindemith
Gesichtet
Yes.png
Untersuchte Arbeit:
Seite: 144, Zeilen: 33-35
Quelle: Chen et al. 2006
Seite(n): 4, Zeilen: 17-21
Given the set y the classical approach to estimate the parameters (μl, Ωl), is to maximize the likelihood by using the EM algorithm (Dempster et al. (1977)). The EM algorithm guarantees convergence to a local maximum, with the quality of the maximum being heavily [dependent on the random initialization of the algorithm.] Given a set of training data with N observations, x={x1,...,xN}, the classical approach to estimating the Gaussian mixture model parameters, (μ,τ,π), is to maximize the likelihood using the expectation-maximization (EM) algorithm (Dempster et al., 1977). The EM algorithm guarantees convergence to a local maximum, with the quality of the maximum being heavily dependant [sic] on the random initialization of the algorithm.
Anmerkungen

Eine Quellenangabe fehlt. Die Übernahme setzt sich auf der nächsten Seite fort: Rh/Fragment_145_01

Sichter
(Hindemith) Plagiatsfischer

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