EM算法的核心思想是( )
A: 列出优化完全数据的似然函数，通过坐标下降的优化方法计算出最优值
B: 列出优化完全数据的似然函数，通过方法计算出最优值
C: 通过不断地求取完全数据的似然函数的下界的最优值，从而实现最优化的目标
D: 列出优化完全数据的似然函数，通过数值优化方法计算出最优值
A: 列出优化完全数据的似然函数，通过坐标下降的优化方法计算出最优值
B: 列出优化完全数据的似然函数，通过方法计算出最优值
C: 通过不断地求取完全数据的似然函数的下界的最优值，从而实现最优化的目标
D: 列出优化完全数据的似然函数，通过数值优化方法计算出最优值
举一反三
- EM算法的核心思想是（ ） A: 通过不断地求取目标函数的下界的最优值，从而实现最优化的目标。 B: 列出优化目标函数，通过方法计算出最优值 C: 列出优化目标函数，通过数值优化方法计算出最优值 D: 列出优化目标函数，通过坐标下降方法计算出最优值
- 在EM算法的E步中，通过迭代地增加（）来完成优化的过程。 A: 似然函数的上界 B: 似然函数 C: 似然函数的下界 D: 先验分布
- 最大似然法计算每种可能的树型得到当前分子数据的似然值，寻找似然值最大的树型作为最优树。
- 最大似然法计算每种可能的树型得到当前分子数据的似然值，寻找似然值最大的树型作为最优树。 A: 正确 B: 错误
- 最大似然估计就是计算似然函数的最值。