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最大似然与EM算法
EM算法
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从最大似然到机器学习十大算法之一的EM算法
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资源评论
从最大似然到EM算法浅解
5星 · 资源好评率100%
在zouxy09的csdn博客中看到一篇非常好的关于EM算法的文章，讲的浅显易懂，仔细的阅读后感觉收货颇大，因此，重新编辑为pdf版本存档！
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EM算法代码
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EM算法详述
5星 · 资源好评率100%
详细讲解期望最大化算法（EM），并以多个实际例子的推导以及代码实现来讲解EM算法的使用。
EM算法总结
EM算法的精要描述。 包括它要解决的问题，它的流程和收敛性判断。为简单起便并未涉及其推导
EM算法原文
EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算方法中每一次迭代都分两步，其中一个为期望步（E步），另一个为极大步（M步），所以算法被称为EM算法（Expectation Maximization Algorithm）。
EM算法简介
EM算法的每次迭代由两步组成，E步根据参数初始值或上一次迭代的模型参数来计算出隐性变量的后验概 率，其实就是隐性变量的期望，作为隐藏变量的现估计值； M步将似然函数最大化以获得新的参数值。
EM算法的前世今生
EM算法的详细英文描述，包含简单详细的案例，和算法的发展介绍。
EM算法进行图像分割
最大期望算法 EM（expectation-maximization）算法主要是用于在不完全数据的情况下计算最大似然估计。在EM算法正式提出以来，人们对EM算法的性质有更加深入的研究。EM算法在数理统计，数据挖掘，机器学习以及模式...
非常经典的EM算法讲解
4星 · 用户满意度95%
我看了很多有关EM算法的讲解，整理了三份最经典的、最深入浅出的讲解！不知道你能不能看懂，反正我看懂了！真的非常好
高斯分布参数的极大似然估计，EM算法
哈工大研究生课程讲义高斯分布参数的极大似然估计，EM算法
基于EM算法的极大似然参数估计探讨.pdf
基于EM算法的极大似然参数估计探讨.pdf
混合正态分布参数极大似然估计的EM算法.pdf
5星 · 资源好评率100%
混合正态分布参数极大似然估计的EM算法.pdf
论文研究-基于分裂EM算法的GMM参数估计.pdf
期望最大化（Expectation Maximization，EM）算法是一种求参数极大似然估计的迭代算法，常用来估计混合密度分布模型的参数。EM算法的主要问题是参数初始化依赖于先验知识且在迭代过程中容易收敛到局部极大值。提出一...
非参数方法及EM算法及R语言实现
核估计方法与EM算法课件，极大似然估计是参数估计的重要方法，但极大似然估计不易求解。课件介绍一种重要的算法-EM算法。并详细解释EM算法并附有R语言代码。
EM算法完整matlab代码
4星 · 用户满意度95%
图像处理方面，有关EM算法matlab完整代码，编写了好久。
统计计算-EM算法（R语言）
最大期望算法是一类通过迭代进行极大似然估计的优化算法 ，通常作为牛顿迭代法的替代用于...EM算法的标准计算框架由E步和M步交替组成，算法的收敛性可以确保迭代至少逼近局部极大值。文档内有例子和代码以及运行结果。
EM算法c和matlab程序
5星 · 资源好评率100%
采用c语言和matlab编程，使用K_means分裂法求初值，在用EM算法进行聚类
基于EM算法的GMM高斯混合模型matlab仿真,输出聚类结果以及对数边际似然迭代过程+代码操作视频
5星 · 资源好评率100%
2.内容：基于EM算法的GMM高斯混合模型matlab仿真,输出聚类结果以及对数边际似然迭代过程+代码操作视频 3.用处：用于EM算法的GMM高斯混合模型算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： ...
论文研究 - 基于高斯混合模型的EM算法初始化研究
EM算法是一种非常流行的最大似然估计方法，它是在观测数据为不完整数据时求解最大似然估计的迭代算法，同时也是估计有限混合模型参数的有效算法。 但是，EM算法不能保证找到全局最优解，而且往往容易陷入局部最优解...
Matlab实现EM算法
资源有三个m文件，主要是实现EM算法，数据聚类通过多高斯分量
十大算法之一EM算法
机器学习，数据挖掘，用python进行解决，有利于初学者。
EM算法及其推广(EM) Python代码 《统计学习方法》李航
经典书籍《统计学习方法》李航，第9章 EM算法及其推广(EM) -Python代码
FitFunc.zip_EM似然估计_似然函数_分布估计算法_最大似然_混合高斯分布
本算法包括最大似然估计，最小二乘估计，基于EM算法的多种混合高斯分布估计，EM算法测试实例，绘制每种分布的plot函数。非常有参考价值！
FittFunc.rar_em 算法 matlab_最大似然估计_最小二乘_最小二乘 拟合_高斯拟合算法
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多种概率分布的拟合函数集合 本算法包括最大似然估计，最小二乘估计，基于EM算法的多种混合高斯分布估计，EM算法测试实例，绘制每种分布的plot函数。非常有参考价值！
EM算法(讲解+程序).zip_EM算法_HMM_comedgs_无监督聚类_极大似然估计
5星 · 资源好评率100%
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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