An Application of Expectation-Maximization for Model Verification
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
An Application of Expectation-Maximization for Model Verification
A description which summarizes entire and usually big set of data is called its model. The problem investigated in the paper consists in verification of models of data coming from a simulation experiment of selecting candidates for operators of mobile robot (more strictly building reliable predictive model of the data). The models are validated using train-and-test method and verified with the ...
متن کاملan application of equilibrium model for crude oil tanker ships insurance futures in iran
با توجه به تحریم های بین المملی علیه صنعت بیمه ایران امکان استفاده از بازارهای بین المملی بیمه ای برای نفتکش های ایرانی وجود ندارد. از طرفی از آنجایی که یکی از نوآوری های اخیر استفاده از بازارهای مالی به منظور ریسک های فاجعه آمیز می باشد. از اینرو در این پایان نامه سعی شده است با استفاده از این نوآوری ها با طراحی اوراق اختیارات راهی نو جهت بیمه گردن نفت کش های ایرانی ارائه نمود. از آنجایی که بر...
an application of fuzzy logic for car insurance underwriting
در ایران بیمه خودرو سهم بزرگی در صنعت بیمه دارد. تعیین حق بیمه مناسب و عادلانه نیازمند طبقه بندی خریداران بیمه نامه براساس خطرات احتمالی آنها است. عوامل ریسکی فراوانی می تواند بر این قیمت گذاری تاثیر بگذارد. طبقه بندی و تعیین میزان تاثیر گذاری هر عامل ریسکی بر قیمت گذاری بیمه خودرو پیچیدگی خاصی دارد. در این پایان نامه سعی در ارائه راهی جدید برای طبقه بندی عوامل ریسکی با استفاده از اصول و روش ها...
An Introduction to Expectation-Maximization
This notes reviews the basics about the Expectation-Maximization (EM) algorithm, a popular approach to perform model estimation of the generative model with latent variables. We first describe the E-steps and M-steps, and then use finite mixture model as an example to illustrate this procedure in practice. Finally, we discuss its intrinsic relations with an optimization problem, which reveals t...
متن کاملNamed Entity Learning and Verification: Expectation Maximization in Large Corpora
The regularity of named entities is used to learn names and to extract named entities. Having only a few name elements and a set of patterns the a lgorithm learns new names and its elements. A verification step assures quality using a large background corpus. Further improvement is reached through classifying the newly learnt elements on character level. Moreover, unsupervised rule learning is ...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Annales UMCS, Informatica
سال: 2010
ISSN: 2083-3628,1732-1360
DOI: 10.2478/v10065-010-0032-x