@prefix skos: <http://www.w3.org/2004/02/skos/core#> .
@prefix ltk: <http://data.loterre.fr/ark:/67375/LTK> .
@prefix dc: <http://purl.org/dc/terms/> .
@prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#> .
@prefix owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#> .

<http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-PGPD75FM-L>
  skos:example "The idea behind the DMV model is to estimate the syntactic tree by using the Expectation-Maximization (EM) algorithm. (da Silva & Pardo, 2024)"@en, "Otherwise parameters must be learned using approximate inference algorithms (e.g. Gibbs sampling variational inference) since exact Expectation-Maximization (EM) algorithm is computationally intractable (Ghahramani and Jordan 1997). (Duh, 2005)"@en, "Étant donné la façon dont sont construites les paires de B 2 les aligner avec un algorithme basé sur les modèles IBM constitue une utilisation discutable de ceux-ci ne correspondant que partiellement à la fonction optimisée par l'algorithme Espérance-Maximisation durant leur entraînement. (Bourdaillet, Huet & Langlais, 2010)"@fr, "The resulting family of algorithms includes the expectation-maximization algorithm (EM) and its variant Viterbi EM as well as a so-called softmax-EM algorithm. (Tu & Honavar, 2012)"@en, "This paper discusses the supervised learning of morphology using stochastic transducers trained using the Expectation-Maximization (EM) algorithm. (Clark, 2002)"@en, "To do so we learn the feature vectors and adjust their weight vectors by using the Expectation-Maximization (EM) algorithm on the training data. (Zhang, Wang & Lepage, 2016)"@en ;
  a skos:Concept ;
  skos:hiddenLabel "Expectation-maximization algorithm"@en, "Algorithme d'espérance-maximisation"@fr ;
  skos:altLabel "algorithme EM"@fr, "algorithme esperance-maximisation"@fr, "expectation maximization"@en, "expectation-maximization"@fr, "algorithme espérance-maximisation"@fr, "EM algorithm"@en ;
  skos:prefLabel "expectation–maximization algorithm"@en, "algorithme d'espérance-maximisation"@fr ;
  skos:inScheme <http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP> ;
  skos:definition "An iterative method to find (local) maximum likelihood or maximum a posteriori (MAP) estimates of parameters in statistical models, where the model depends on unobserved latent variables. (Wikipedia)."@en, "Méthode itérative pour trouver des estimations (locales) de maximum de vraisemblance ou de maximum a posteriori (MAP) de paramètres dans des modèles statistiques, où le modèle dépend de variables latentes non observées. (Wikipédia)"@fr ;
  skos:exactMatch <https://www.wikidata.org/wiki/Q1275153>, ltk:-B0PJD5PB-4 ;
  dc:modified "2024-05-03T08:06:29"^^xsd:dateTime ;
  skos:broader <http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-WW54GC1W-P> .

<http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-WW54GC1W-P>
  skos:prefLabel "clustering approach"@en, "approche de partitionnement"@fr ;
  a skos:Concept ;
  skos:narrower <http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP-PGPD75FM-L> .

<http://data.loterre.fr/ark:/67375/8LP> a owl:Ontology, skos:ConceptScheme .