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不完全数据参数估计的_EM算法
不完全数据参数估计的_EM算法
参数估计
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不完全数据参数估计的_EM算法
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EM算法以及有关HMM的参数估计
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关于EM算法的介绍以及用它来对隐马尔科夫模型（HMM）的参数估计
EM算法课件
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东南大学模式识别课件中的EM算法课件，parzen窗。
经典em算法代码（不基于贝叶斯网络工具箱）
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曾经为了研究em算法，在网上搜寻了一个月的资料，也没有找到em算法的原代码，后来终于在一个资深教授那里找到相关资料，特地传上来和大家共享
基于EM算法的无失效数据的参数估计
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利用EM算法对非线性状态空间模型参数估计，效果良好
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在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉...
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EM算法,用于估计参数的一个初级入门实例
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em算法指的是最大期望算法（Expectation Maximization Algorithm，又译期望最大化算法），是一种迭代算法，用于含有隐变量（latent variable）的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。
EM算法用于高斯混合模型的参数估计
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本文描述了EM算法在高斯混合模型的参数估计中的应用，有Matlab的详细程序
EM算法用于混合高斯模型的参数估计
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EM算法用于混合高斯模型的参数估计的原理与算法实现（matlab）；源码实现包括EM算法用于K均值问题的参数估计和EM算法用于混合高斯模型参数估计。
基于EM算法的对数正态参数估计
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matlab 原创程序 EM算法的对数正态参数估计 可以用于数学建模竞赛
GMM模型以及基于EM算法的参数估计
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本人在看论文的过程中涉及到了GMM模型，所以查找相关文献整理了一下，共享给大家！基于EM算法的参数估计是通过斯坦福大学的公开课讲EM算法的视频学习的，也对应看了别人整理的笔记，个人觉得有些地方说的不是很清楚，特整理此笔记供大家参考。
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多项分布参数估计的EM/MCEM算法及模拟，李柏椿，钟波，EM算法和MCEM算法均是迭代算法，是机器学习中极为重要的算法，主要应用于数据缺失情形下的统计推断问题中。本文旨在研究一般性多项
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EM最大期望算法：算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类领域。
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EM算法在高斯混合模型的参数估计中的应用，内服Matlab程序例子。
EM_GMM.rar_EM估计GMM参数_EM改进算法_GMM参数估计_改进EM_改进的EM
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用EM算法对混合高斯模型中的参数进行估计 一种改进的EM算法即Monte Carlo EM算法（MCEM）的一个简单例子
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EM算法与HMM参数估计代码
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基于EM算法的非高斯噪声参数估计，是最大期望算法的一片应用性文章
GMM用来做EM算法数据集
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用来做GMM高斯混合模型数据集，查看我的博客里面有详细的分析代码
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这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据、截尾数据以及带有噪声等所谓的不完全数据，可以具体来说，我们可以利用EM算法来填充样本中的缺失数据、发现隐藏变量的值、估计HMM中的参数、估计有限混合分布中的参数以及...
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tycoon1988
2013-05-19
很有用的文档， 做毕业设计正需要这个
rococor
2013-03-04
很有用的文档， 做毕业设计正需要这个
qq_39560418
2018-10-25
这就是一篇温文献，想要代码的朋友们可以不用进来了。
liu870408
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