期望最大化与K均值算法matlab源码(EM K-means)
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Matlab source code for EM algorithm EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation % (EM_GM_fast is the modified version of EM_GM for speed enchancement. % The functionalities of EM_GM_fast and EM_GM are identical.)
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2016-05-04
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2016-04-07
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2013-11-29
3KBEM（<em>期望em><em>最大化em>）<em>算法em>源代码
2009-06-15介绍EM<em>算法em>，EM<em>算法em>的基本思路，EM<em>算法em>源代码
<em>MATLABem>自带的<em>kem>means能求最优的<em>Kem>吗？_course
2018-12-30<em>MATLABem>自带的<em>kem>means能求出最优的分类数，也就是<em>Kem>吗？
- 机器学习<em>算法em>（优化）之二：<em>期望em><em>最大化em>（EM）<em>算法em> 442018-02-01EM<em>算法em>概述 （1）数学之美的作者吴军将EM<em>算法em>称之为上帝的<em>算法em>，EM<em>算法em>也是大家公认的机器学习十大经典<em>算法em>之一。EM是一种专门用于求解参数极大似然估计的迭代<em>算法em>，具有良好的收敛性和每次迭代都能使似然函数值单调不减的优良性质。在统计机器学习、自然语言处理等领域应用非常广泛，许多统计学<em>算法em>都是EM<em>算法em>的体现，比如说隐含马尔科夫模型的训练方法Baum-Welch<em>算法em>、最大熵模型的训练方法...
69KB非线性系统理论 第二次作业 EM<em>Kem>控制器与自适应控制器设计
2018-05-08非线性系统理论控制器设计，包括EM<em>Kem>控制器设计，自适应控制器设计，并有结果对比，非常适合刚学习的同学。
- <em>期望em><em>最大化em><em>算法em>（Expectation Maximum, EM） 18642017-12-03本<em>算法em>根据《数据挖掘概念与技术》第三版（韩家炜）中的<em>期望em><em>最大化em><em>算法em>（Expectation Maximum, EM）的步骤来实现的，EM<em>算法em>属于基于概率模型的聚类的一种，它的主要步骤分为两步： <em>期望em>步：给定当前的簇中心，每个对象都被指派到簇中心离该对象最近的簇。：给定当前的簇中心，每个对象都被指派到簇中心离该对象最近的簇。 <em>最大化em>步：给定簇指派，对于每个簇，<em>算法em>调整其中心，使得指派到该簇的对象...
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<em>matlabem>开发-<em>期望em><em>最大化em><em>算法em>，以避免不合理的个人交易和分配
2019-08-27<em>matlabem>开发-<em>期望em><em>最大化em><em>算法em>，以避免不合理的个人交易和分配。双变量正态反高斯分布的<em>期望em><em>最大化em><em>算法em>
414KB<em>期望em><em>最大化em><em>算法em>
2015-07-29It is an implementation for expectation maximization algorithm that came with full graphs and plots
2.56MB<em>期望em><em>最大化em><em>算法em>整理（EM）
2018-07-18文章的目录 一、最大<em>期望em><em>算法em>简介 二、相关知识 2.1贝叶斯 2.2最大似然估计 2.3Jensen不等式 2.4高斯分布 三、EM<em>算法em> 3.1实例理解 3.2EM<em>算法em>求解步骤 3.3EM<em>算法em>推导 3
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<em>期望em>最大分割 <em>matlabem>代码
2012-02-22使用<em>期望em>最大<em>算法em>的图像分割方法，能够很好地区分图像中的目标和背景，精确拟合图像灰度分布直方图。
- <zz>EM(Expectation Maximization)<em>期望em><em>最大化em><em>算法em> 15632012-05-24转自著名的“丕子”博客 在统计计算中，最大<em>期望em>（EM）<em>算法em>是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的<em>算法em>，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大<em>期望em>经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering） 领域。最大<em>期望em><em>算法em>经过两个步骤交替进行计算，第一步是计算<em>期望em>（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然
- 基于EM（Expectation Maximization，最大<em>期望em>）<em>算法em>的直线拟合<em>matlabem>实现 1322020-07-22EM<em>算法em>的主要思想就是给出一个初始分组信息，迭代地基于<em>期望em><em>最大化em>进行参数的估计和分组的估计。用在直线拟合上，就是先预设某些点在直线上，然后基于<em>期望em><em>最大化em>估计残差均方根（即估计数据波动范围），然后再估计哪些点属于正常数据，用这些正常数据再进行拟合，然后再估计残差均方根。这个过程不断进行直到收敛。下面给出个人实现的基于EM<em>算法em>的直线拟合程序： function [a,b,c]=EM_linefit(x,y,<em>kem>) % 用EM方法进行直线拟合 % <em>kem>为随机初始采样点个数 n=length(x); index=r
最大<em>期望em><em>算法em> MLE ME 数据挖掘_course
2016-11-30把四种不同的玩具t1，t2，t3，t4分给40个孩子，每个孩子只能选一个玩具。在general population中，大约有一半的孩子喜欢玩具t1，大多数孩子会选择它，喜欢t3玩具的孩子是喜欢t2的两倍，在孩子们做完选择之后，你只知道拿走t1 或者t2的孩子的人数一共是20，10个拿走了t3，10个拿走了t4. 解决下面两个问题：1：在general population中孩子喜欢t2的百分比？需要写每一步是怎么来的。2:在这40个孩子中，多少人拿了他 ，多少人拿了t2？需要写出这么得到每一步的。举个例子，如果你用了MLE,你需要写出li<em>kem>ehood function and how you get the optimal estimate.
- 第八讲：<em>期望em><em>最大化em><em>算法em>(EM algorithm) 5492019-01-20在前面的若干讲义中，我们已经讲过了<em>期望em><em>最大化em><em>算法em>（EM algorithm），使用场景是对一个高斯混合模型进行拟合（fitting a mixture of Gaussians）。在本章里面，我们要给出<em>期望em><em>最大化em><em>算法em>（EM algorithm）的更广泛应用，并且演示如何应用于一个大系列的具有潜在变量（latent variables）的估计问题（estimation problems）。我们的讨论...
8小时Python零基础轻松入门
2020-05-20
68BJAVA上百实例<em>源码em>以及开源项目
2016-01-03百度云盘分享 简介 笔者当初为了学习JAVA，收集了很多经典<em>源码em>，<em>源码em>难易程度分为初级、中级、高级等，详情看<em>源码em>列表，需要的可以直接下载！ 这些<em>源码em>反映了那时那景笔者对未来的盲目，对代码的热情、执着，
Python数据殿堂：数据分析与数据可视化
2020-01-02【入门基础+轻实战演示】【讲授方式轻松幽默、有趣不枯燥、案例与实操结合，与相关课程差异化】利用python进行数据处理、 分析，并结合大量具体的例子，对每个知识进行实战讲解，本课程通过大量练习和案例对各个知识点技能进行详细讲解。通过本 课程，学生将懂得pandas、numpy、matplotlib等数据分析工具；通过实战，学生将了解标准的数据分析流程，学会使用可视化的 方法展示数据及结果。
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