Vertaling van "expectation-maximization algorithm" in Frans
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algorithme espérance-maximisation
algorithme d'espérance-maximisation
algorithme de maximisation
algorithme EM
Weakly parametric models with piecewise constant baseline hazard and rate functions are specified and an expectation-maximization algorithm is described for model fitting.
Des modèles paramétriques faibles avec des fonctions de risque de base et de taux constantes par morceaux sont précisés et un algorithme espérance-maximisation est décrit pour l'ajustement du modèle.
These models are then used in a source separation framework, for performing maximum a posteriori estimation of the mixing filters by means of an expectation-maximization algorithm.
Ces modèles sont ensuite utilisés dans une méthode de séparation de sources où les filtres sont estimés au sens du maximum a posteriori, par un algorithme espérance-maximisation.
An expectation-maximization algorithm and the Bayesian information criterion are used for parameter estimation and model selection, respectively.
Un algorithme d'espérance-maximisation et le critère d'information bayésien sont utilisés respectivement pour l'estimation des paramètres et la sélection de modèles.
In this presentation, I propose a novel approach based on the Monte Carlo expectation-maximization algorithm to calculate the maximum likelihood estimator of the MS-GARCH model.
Je propose une approche originale, fondée sur l'algorithme d'espérance-maximisation de Monte Carlo pour calculer l'estimateur du maximum de vraisemblance du modèle MS-GARCH.
The expectation-maximization algorithm is an approach in which values of the statistics which would be computed if a complete dataset were available are estimated (imputed), taking into account the pattern of missing data.
L'algorithme de maximisation des attentes est une approche dans laquelle les valeurs des statistiques qui seraient calculées si un ensemble de données complet était disponible sont estimées (imputées), en tenant compte de la configuration des données manquantes.
He has resolved long-standing open problems about the computational complexity of the Nash equilibrium, the mathematical structure and computational complexity of multi-item auctions, and the behavior of machine-learning methods such as the expectation-maximization algorithm.
Il a résolu de problèmes ouverts de longue date sur la complexité de calcul de l'équilibre de Nash, la structure mathématique et la complexité de calcul d'enchères multi-élément, et le comportement de méthodes d'apprentissage automatique telles que l'algorithme de maximisation d'espérance.
By exploiting a mixture model representation of this penalty, we show that a suitably chosen set of latent variables enables to derive an expectation-maximization algorithm to obtain a maximum a posteriori estimate of the completed low-rank matrix.
En exploitant une représentation de modèle de mélange de cette pénalité, nous montrons qu'un ensemble de variables latentes convenablement choisi permet de développer un algorithme espérance-maximisation afin d'obtenir un maximum a posteriori de la matrice de rang faible complétée.
Parameter estimates are obtained through a variant of the expectation-maximization algorithm and model selection is performed via the Bayesian information criterion. Site Navigation Home
Les paramètres sont estimés par une variante de l'algorithme espérance-maximisation et le choix du modèle est accompli avec le critère de l'information bayésien.
The Baum-Welch algorithm is a special case of the expectation-maximization algorithm.
L'algorithme de Baum-Welch est un cas particulier d'une généralisation de l'algorithme espérance-maximisation (GEM).
In addition, we extend the Expectation-Maximization algorithm for learning the conditional probabilities in the model to coherently accommodate time-varying training data.
De plus, nous étendons l'algorithme de maximisation d'espérance pour apprendre les probabilités conditionnelles dans le modèle pour s'adapter de façon cohérente à des données d'apprentissage à variation temporelle.
In the general case, we use the Expectation-Maximization algorithm (E-M).
Dans le cas général, nous utilisons l'algorithme Espérance-Maximisation (E-M).
A variant of the expectation-maximization algorithm is used to estimate the model parameters.
Une variante de l'algorithme EM est utilisée pour estimer les paramètres.
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