(ML 16.7) EM for the Gaussian mixture model (part 1)

(ML 16.8) EM for the Gaussian mixture model (part 2)

The Exponential Family (Part 1)

Цепи Маркова: понятно и понятно! Часть 1

Clustering (4): Gaussian Mixture Models and EM

(ML 16.5) Why EM makes sense (part 2)

(ML 16.6) Gaussian mixture model (Mixture of Gaussians)

Hidden Markov Models 12: the Baum-Welch algorithm

Gaussian Mixture Models

Моделирование Монте-Карло

Владислав ЖУКОВСКИЙ: В 2026 году будет очень тяжело: прогноз по инфляции и доллару

Объяснение моделей гауссовой смеси (GMM)

Что будет с экономикой России в 2026: рецессия, рост налогов, девальвация рубля и заморозка вкладов

Tamara Broderick: Variational Bayes and Beyond: Bayesian Inference for Big Data (ICML 2018 tutorial)

(ML 16.4) Why EM makes sense (part 1)

CS480/680 Lecture 7: Mixture of Gaussians

Expectation Maximization: how it works

Maximum Likelihood Estimation (MLE) & Maximum A Posteriori (MAP) for Bayes Classifiers

Multivariate Normal (Gaussian) Distribution Explained

(ML 16.3) Expectation-Maximization (EM) algorithm

Каково это — изобретать математику?