EM算法的全称是什么?
时间: 2024-06-18 11:05:08 浏览: 11
EM算法的全称是Expectation-Maximization算法。它是一种常用的统计学习算法,主要用于含有隐变量的概率模型参数估计问题,例如高斯混合模型、隐马尔可夫模型等。该算法通过迭代的方式不断地求解模型参数,其中“Expectation”步骤是根据当前参数的估计值计算隐变量的后验分布,而“Maximization”步骤则是利用已知的隐变量的分布来更新模型参数。
相关问题
csdn【apollo 6.0算法解析】apollo em planner
Apollo 6.0是一个开源的自动驾驶平台,其中的em planner是其规划算法中的一个重要模块。
em planner是Apollo平台中的一种路径规划算法,它的主要任务是根据车辆的当前位置、目标位置以及周围环境信息,生成一条安全且高效的行驶路径。
em planner的全称是"End-to-end Motion Planner",它基于神经网络,通过学习驾驶员的行为和经验,生成驾驶决策。这种基于神经网络的方法可以有效地提高驾驶决策的准确性和效率。
em planner主要有两个核心模块,分别是"EM Model"和"Trajectory Generation"。
EM Model模块的作用是对驾驶员的操作进行建模,该模型通过观察驾驶员的决策过程,学习和理解驾驶员的行为规律。然后,基于这些模型和规律,em planner可以根据不同的交通环境和前方障碍物状况,生成下一步的驾驶动作。
Trajectory Generation模块则用于根据前方路况生成驾驶路径。该模块通过将驾驶行为与车辆的动力学特性相结合,生成能够实际应用到自动驾驶车辆上的路径。同时,为了保证行驶安全,该模块还会考虑车辆的动力限制和交通规则等因素。
总的来说,em planner是Apollo 6.0自动驾驶平台中的一个重要的路径规划算法模块。它通过数据驱动的方式学习驾驶员的行为,从而生成一条安全高效的驾驶路径。
机器学习auc是什么意思
AUC是机器学习中一种常用的模型评价指标,全称为Area Under the ROC Curve,中文名为ROC曲线下的面积。它用于衡量分类模型的性能,特别适用于二分类问题。AUC的取值范围在0到1之间,其中AUC=1表示完美分类器,AUC=0.5表示随机分类器。
AUC的计算过程是基于ROC曲线,ROC曲线是以不同的阈值为基础,计算出模型的真阳性率(True Positive Rate)和假阳性率(False Positive Rate),并以假阳性率为横坐标,真阳性率为纵坐标绘制出来的曲线。AUC即为ROC曲线下的面积,通过计算AUC可以评估分类模型在不同阈值下的性能表现。
相比于其他评价指标如准确率(accuracy)、精确率(precision)和对数损失(logloss),AUC具有以下优势:
1. 不受类别不平衡问题的影响:AUC通过计算真阳性率和假阳性率来衡量模型的性能,不依赖于具体的分类阈值,因此不受类别分布不平衡的影响。
2. 对于概率预测结果的评估:许多机器学习模型的分类结果是概率值,而AUC可以直接使用这些概率值进行评估,而不需要手动设置分类阈值。
因此,在机器学习中,AUC是一个常用的模型评价指标,用于衡量分类模型的性能,特别适用于二分类问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [机器学习篇-指标:AUC](https://blog.csdn.net/fanfangyu/article/details/122885441)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于机器学习算法的糖尿病预测模型研究](https://download.csdn.net/download/weixin_47367099/85230856)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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