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EM算法用于混合高斯模型参数估计
EM算法用于混合高斯模型参数估计
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EM算法
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2011-11-28
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该文件利用EM算法实现了对高斯混合模型的最大似然参数估计，有文档说明。
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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。
EM算法已经在高斯混合模型参数估计中的应用
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本文详细介绍了EM算法的步骤 分析，以及应用与高斯混合模型和隐马尔可夫过程参数估计的详细过程，英文版
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实现高斯混合模型参数估计
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EM实现搞死混合模型参数估计 matlab软件实现，有注释
混合高斯模型的EM算法
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台湾的一篇关于混合高斯模型的EM算法介绍，写得非常浅显易懂
通过EM算法估计高斯混合模型参数的MATLAB仿真+代码操作视频
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3.用处：用于EM算法估计高斯混合模型参数算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意...
EM算法用于高斯混合模型.rar_EM_EM算法_busyigw_em参数估计_高斯混合模型
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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算法混合高斯模型
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EM算法解决混合高斯模型问题。两个文件，一个是产生混合高斯数据，另一个是EM算法对混合高斯参数的估计
高斯混合模型参数估计,高斯混合模型参数估计的em算法,matlab
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高斯混合模型参数估计
EM算法用于高斯混合模型
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高斯混合模型EM算法
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高斯混合模型EM算法，通过EM算法来进行高斯混合模型的参数估计。
高斯混合模型 EM 算法
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GMM只是一个数学模型，只是对数据形态的拟和，但是和你所看到的数据分布存在出入也是正常的，因为用EM估计GMM的那些参数时，一般假设我们所得到的数据是不完备的（也就是说假设我们看到的数据分布不是真正的分布，它在运算时把那部分丢失或者叫隐藏的数据“补”上了）
EM算法求解高斯混合模型
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实际生活中的样本很多是无标签的我这些样本含有隐变量或者潜在变量。如果概率模型的变量都可以被观测到，那么可以直接使用极大似然法估计模型参数。但是当模型中含有隐变量的时候。就不能简单的使用这些估计方法。EM算法就是含有隐变量的概率模型参数估计的极大似然法。 实际生活中的样本很多是无标签的我这些样本含有隐变量或者潜在变量。如果概率模型的变量都可以被观测到，那么可以直接使用极大似然法估计模型参数。但是当模
MIT混合高斯模型EM算法
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MIT讲义，关于混合高斯模型和EM算法，讲解很到位，适合学习
基于EM算法的混合高斯模型 对数据概率分布进行估计
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高斯混合模型是有效的描述数据集合分布的手段...因此本文采用了一种基于EM方法的高斯混合模型参数估计的方法对运动人体姿态进行建模，可以较准确的对模型进行参数估计。对典型姿态建模之后还可以解决对姿态的识别问题。
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高斯混合模型（EM算法）Matlab代码,并附有简单实例测试估计效果
EM算法与混合高斯模型1
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是第 个高斯分布的权重，也可以视为选择第 个高斯分布的概率，并且满足所以，混合高斯模型并不是什么新奇的东西，它的本质就是融合几个单高斯模型，来使得模型更加复杂，
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在高斯混合模型上实现聚类问题的算法。将2个高斯混合，然后尝试学习两个高斯混合后的参数。
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zhang2005pan
2013-01-17
某些变量计算设置有错
xyz901008
2012-12-23
不错的代码，可运行，值得学习
wo329470347
2013-09-29
代码不错，跑过了。。。
pplifehlc
2012-12-06
代码不错 matlab实现 很好
爱吃爱和
2013-07-26
不错的算法，正在学习
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cyang07
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