第十个算法：UML之 EM算法---2：伯努力实验与高斯混合分布实例讲解

石默研 2023-01-13 03:10:08

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第十个算法：UML之 EM算法---2：伯努力实验与高斯混合分布实例讲解	分别用伯努力实验示例演示EM算法求解过程，与高斯混合分布程序实例形象讲解EM算法与效果

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无监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习三大范式之一，区别于监督学习中依赖明确标签数据的建模方式，其核心在于从未标注的数据中自动发现潜在结构、模式或分布规律。这类方法不依赖人类预先设定的目标输出，而是通过算法自身对输入数据进行组织、归纳和抽象，揭示数据内在的统计特性。在现实世界中，大量数据天然缺乏标签信息——例如用户浏览行为日志、传感器采集的时间序列、社交媒体上的文本内容等。这些数据虽然没有明确“答案”，但蕴含着丰富的信息价值。

java实现EM算法（附带源码）

长尾类别不平衡（long-tailed class imbalance）深度长尾学习是视觉识别领域最具挑战性的问题之一，旨在从大量遵循长尾类分布的图像中训练出性能良好的深度模型。近十年来，深度学习已成为学习高质量图像表征的强大识别模型，并在通用视觉识别领域取得了显著突破。然而，长尾类不平衡是实际视觉识别任务中的一个常见问题，往往限制了基于深度网络的识别模型在实际应用中的实用性，因为它们很容易偏向于优势类，而在尾类上表现不佳。为解决这一问题，近年来开展了大量研究，在深度长尾学习领域取得了可喜的进展。

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