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Livros sobre o tema "Algoritmo EM"

Autor: Grafiati

Publicado: 4 de junho de 2021

Última modificação: 14 de fevereiro de 2022

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1

McLachlan, Geoffrey J. The EM algorithm and extensions. New York: Wiley, 1997.

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2

1938-, Krishnan T., ed. The EM algorithm and extensions. 2^a ed. Hoboken, N.J: John Wiley, 2007.

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3

Feder, Meir. Optimal multiple source location via the EM algorithm. Woods Hole, Mass: Woods Hole Oceanographic Institution, 1986.

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4

Weinstein, Ehud. Multiple source location estimation using the EM algorithm. Woods Hole, Mass: Woods Hole Oceanographic Institution, 1986.

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5

Feder, Meir. Multipath time-delay estimation via the EM algorithm. Woods Hole, Mass: Woods Hole Oceanographic Institution, 1987.

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6

Feder, Meir. Multipath time-delay estimation via the EM algorithm. Woods Hole, Mass: Woods Hole Oceanographic Institution, 1987.

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7

Demos, Antonio. An em-based algorithm for conditionally heteroskedastic factor models. London: London School of Economics, Financial Markets Group, 1992.

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8

Demos, Antonis. An EM-based algorithm for conditionally heteroskedastic factor models. London: LSE Financial Markets Group, 1992.

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9

Eckford, Andrew W. Multiuser detection in fading channels using the EM algorithm. Ottawa: National Library of Canada, 1999.

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10

Flowerdew, Robin. Inference between incompatible zonal systems using the EM algorithm. Lancaster: North West Regional Research Laboratory, 1990.

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11

Smith, Fraser B. Mixed model analyses of censored normal distributions via the EM algorithm. Chapel Hill, N.C: Dept. of Biostatistics, Univ. of North Carolina at Chapel Hill, 1992.

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12

Green, Mick. Statistical methods for areal interpolation: The EM algorithm for count data. Lancaster: North West Regional Research Laboratory, 1989.

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13

Colum Aloysius Mary John Devine. Nonparametric estimation using the EM algorithm with applications in manpower planning. [s.l: The Author], 1990.

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14

Woodruff, David J. Estimation of item response models using the EM algorithm for finite mixtures. Iowa City, Iowa: American College Testing Program, 1996.

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15

Woodruff, David. Estimation of item response models using the EM algorithm for finite mixtures. Iowa City, Iowa: American College Testing Program, 1996.

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16

Silva, Catarina, e Bernardete Ribeiro. Aprendizagem Computacional em Engenharia. Imprensa da Universidade de Coimbra, 2020. http://dx.doi.org/10.14195/978-989-26-2011-4.

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Resumo:

<p>Aprendizagem Computacional em Engenharia permite que engenheiros possam usar técnicas de aprendizagem computacional para desenvolver soluções que promovam ou melhorem a produtividade nos vários domínios. Este livro aborda diversos temas, que vão desde as abordagens conexionistas, técnicas de aprendizagem por aglomeração de dados, lógica difusa e métodos de computação evolucionária, entre outros, tendo sempre em mente a utilização das técnicas duma forma rápida e eficiente, sem descurar, no entanto, o rigor que o assunto merece.</p> <p>É assim apresentado um conjunto dos algoritmos mais utilizados e um conjunto representativo dos problemas reais a que podem dar solução. De forma a que o livro seja razoavelmente autocontido, cada capítulo inclui uma pequena introdução ao algoritmo abordado, seguida de formas simples de o pôr em prática. Neste sentido, é apresentado o modo de utilização de software que disponibiliza os algoritmos, a sua configuração e a sua utilização em casos e dados reais.</p>

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17

de Almeida, Sérgio Neri, e José Helvécio Martins. Análise e otimização do processo de predição de demanda de peças de reposição com ênfase na demanda intermitente. Brazilian Journals Editora, 2021. http://dx.doi.org/10.35587/brj.ed.0000955.

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Resumo:

O planejamento tem sido um fator de sucesso em muitos segmentos de negócios e está cada vez mais sendo aprimorado e assumindo maior importância nas organizações. Não é diferente no setor de manutenção cuja necessidade de implementação se torna ainda mais evidente, já que requer recursos significativos das empresas. No caso do recurso "peças de reposição", o planejamento envolve principalmente a predição de demanda, usualmente procurando um prognóstico de evento que ocorrerá no futuro com base em dados passados. Quando executado adequadamente, o planejamento pode otimizar o estoque, obtendo o nível de serviço necessário e minimizando a falta ou excesso de peças. Para um grande número de itens, nos quais o monitoramento preditivo de todas as partes é impraticável, um processo usado é a análise de séries temporais históricas com técnicas econométricas e estatísticas. No entanto, uma questão recorrente é que, devido à característica de muitos itens de reposição, sua demanda é intermitente, com muitos intervalos sem consumo intercalados com a demanda real. Essa característica aumenta a incerteza da predição, juntamente com outras incertezas, como a obsolescência de peças e mudanças nos cenários interno e externo das empresas. Para propor melhorias nesse processo, este livro procurou analisar a demanda por peças de reposição, principalmente intermitente, de uma empresa do setor de manutenção de usinas de mineração. Foram aplicados métodos de predição descritos na literatura, tanto os convencionais quanto os mais recentes, e os recursos de otimização de parâmetros presentes no algoritmo de uma rotina computacional específica disponível na plataforma R-Studio. De acordo com os métodos de estimação e otimização utilizados, foram encontradas indicações do benefício dessas técnicas, conforme as medidas de erro utilizadas. Para pesquisas futuras, sugere-se uma associação com o aprendizado de máquina, que é uma área dedicada ao desenvolvimento de algoritmos que aprendem com os dados e contribui para o processo de modelagem e predição.

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18

Krishnan, Thriyambakam, e Geoffrey J. McLachlan. EM Algorithm and Extensions. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2007.

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19

1956-, Watanabe Michiko, e Yamaguchi Kazunori 1962-, eds. The EM algorithm and related statistical models. New York: Marcel Dekker, 2004.

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20

Chen, Yihua, e Maya R. Gupta. Theory and Use of the EM Algorithm. Now Publishers, 2011.

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21

Watanabe, Michiko, e Kazunori Yamaguchi, eds. The EM Algorithm and Related Statistical Models. CRC Press, 2003. http://dx.doi.org/10.1201/9780203913055.

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22

Estimating Hull Coating Thickness Distributions Using the EM Algorithm. Storming Media, 2000.

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23

Krishnan, Thriyambakam, e Geoffrey J. McLachlan. The EM Algorithm and Extensions (Wiley Series in Probability and Statistics). 2^a ed. Wiley-Interscience, 2008.

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24

MacLean, Wallace James. Recovery of egomotion and segmentation of independent object motion using the EM-algorithm. 1996.

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25

(Editor), Michiko Watanabe, e Kazunori Yamaguchi (Editor), eds. The EM Algorithm and Related Statistical Models (Statistics: a Series of Textbooks and Monogrphs). CRC, 2003.

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26

Redução do consumo de energia em codificadores de vídeo digitais: algoritmos e arquiteturas para a compressão de quadros de referência. universidade federal de pelotas, 2017. http://dx.doi.org/10.15210/3798.

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27

Newman, Mark. Network statistics and measurement error. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198805090.003.0009.

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Resumo:

This chapter introduces the mathematics of network statistics, the quantification of errors in network data, and the estimation of network structure in the presence of error. The discussion starts with a summary of the types of error that can occur in network data and the empirical sources of those errors. The remainder of the chapter is given over to a discussion of the theory of network statistics, beginning with a review of the theory for ordinary real-valued (non-network) data, then developing the expectation-maximization (EM) algorithm for estimating network structure and error levels in the presence of error, with example applications. The chapter ends with a discussion of error correction methods such as link prediction and node disambiguation.

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