基于EM算法的极大似然参数估计探讨.pdf

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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 基于EM算法的极大似然参数估计探讨.pdf
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: 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
评级：0 浏览量：2173 收藏量：4 资源大小：209KB 上传时间：2019-03-03

: 混合正态分布参数极大似然估计的EM算法.pdf 混合正态分布参数极大似然估计的EM算法.pdf
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: EM算法(讲解+程序).zip_EM算法_HMM_comedgs_无监督聚类_极大似然估计 EM 算法是Dempster，Laind，Rubin于1977年提出的求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行 MLE估计，是一种非常简单实用的学习算法。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...
评级：5 浏览量：117 收藏量：1 资源大小：251KB 上传时间：2022-09-21

: lab6.zip_EM算法_em参数估计_最大后验估计在统计计算中，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...
评级：0 浏览量：65 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2022-07-15

: 论文研究-基于分裂EM算法的GMM参数估计.pdf 提出一种新的基于分裂EM算法的GMM参数估计算法，该方法从一个确定的单高斯分布开始，在EM优化过程中逐渐分裂并估计混合分布的参数，解决了参数迭代收敛到局部极值问题。大量的实验表明，与现有的其他参数估计算法...
评级：0 浏览量：176 收藏量：1 资源大小：587KB 上传时间：2019-09-13

: EM算法.zip_EM algorithm_EM算法_EM算法估计_em参数估计_视觉在统计计算中，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...
评级：0 浏览量：78 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2022-07-14

: 论文研究-基于粒子滤波的非线性系统静态参数估计方法.pdf 针对基于滤波方法的最大似然参数估计步长序列过于单一、算法收敛缓慢并很容易收敛于局部最优解的问题,提出了基于似然权值的在线EM参数估计算法(LWOEM)。通过粒子滤波方法实时估计系统的状态值变化,结合最大似然方法...
评级：0 浏览量：206 收藏量：1 资源大小：573KB 上传时间：2019-07-22

: EM.rar_EM聚类算法_em参数估计_参数后验估计_最大后验估计_最大期望算法 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。
评级：0 浏览量：63 收藏量：0 资源大小：1KB 上传时间：2022-09-23

: EmGm.zip_emgm_emgmm_em参数估计_似然函数_高斯模型主要是混合高斯模型的参数估计方法，运用的是最大似然函数EM算法。文件中包含训练数据。
评级：0 浏览量：60 收藏量：1 资源大小：61KB 上传时间：2022-07-14

: 基于EM算法的高斯混合密度参数估计 (2005年) 描述最大似然参数估计问题，介绍如何用EM算法求解最大似然参数估计。首先给出EM算法的抽象形式，然后研究EM参数估计方法的一个应用：求高斯混合密度的参数。推导出高斯混合密度参数的迭代公式。
评级：0 浏览量：88 收藏量：0 资源大小：176KB 上传时间：2021-06-16

: em聚类.rar_EM算法的迭代_EM聚类_em参数估计_em聚类器实例_聚类算法 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。
评级：0 浏览量：88 收藏量：0 资源大小：256KB 上传时间：2022-07-14

: 论文研究 - 基于渐进Ⅱ型删失数据的指数广义威布尔参数的最大似然估计 指数广义威布尔分布是概化威布尔分布的概率分布，引入了两个以上的形状参数以最佳地调整非单调形状。通过期望最大化算法，在渐进类型II删失数据下，通过最大似然法估计新概率分布函数的参数。
评级：0 浏览量：134 收藏量：0 资源大小：310KB 上传时间：2020-05-31

: 基于改进EM算法的分布式MIMO系统联合参数估计 (2010年) 综合考虑ECM算法与最大似然(ML)估计算法来优化EM的收敛过程,提出了一种高效稳定的EM算法。该算法在CM步取得频偏的更新值后,通过ML的结果来更新信道增益。仿真结果表明:该算法对初值的依赖性较低、计算简单且稳定性高...
评级：0 浏览量：86 收藏量：0 资源大小：570KB 上传时间：2021-05-17

: 基于 EM算法和 Gibbs抽样的污染模型的参数估计 (2010年) 研究简单回归模型中响应变量受到另一随机变量序列污染时,模型参数和污染系数的估计,运用 EM 算法给出了两类污染数据回归模型的参数的极大似然估计( MLE),并用 Gibbs抽样的方法给出了未知参数的 Monte-C arlo估计.
评级：0 浏览量：128 收藏量：0 资源大小：624KB 上传时间：2021-05-31

: EM算法+Python代码.zip Variable）的概率模型参数的极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation），或称极大后验概率估计。 EM 算法并不是简单地将数据的输入输出格式固定，然后直接调用工具包就可以使用，而是需要根据其思想基于具体...
评级：0 浏览量：797 收藏量：5 资源大小：8.93MB 上传时间：2020-07-22

: 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。
评级：5 浏览量：1392 收藏量：1 资源大小：648KB 上传时间：2019-05-07

: 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... 将该方法与原始随机初始值方法进行比较，数值实验表明，EM算法初始化的参数估计效果明显优于原始EM算法。
评级：0 浏览量：372 收藏量：2 资源大小：426KB 上传时间：2020-05-31

: 线性状态空间模型的 EM 算法：使用 EM 算法计算线性状态空间模型的 MLE 参数估计。-matlab开发结构参数扩展的 EM 算法用于计算参数集估计的一个元素，该元素被映射到归一化参数空间中的唯一点估计。支持许多流行的规范化（参数化）。该算法实现了平方根卡尔曼滤波器。总体而言，SPX-EM 算法比标准 EM 算法...
评级：0 浏览量：534 收藏量：3 资源大小：31KB 上传时间：2021-05-29

: 论文研究-期望最大算法及其应用（1）.pdf EM算法是实现极大似然估计的一种有效方法，主要用于非完全数据的参数估计。它通过假设隐变量的存在，极大地简化了似然方程；对于一些特殊的参数估计问题，利用EM算法也很容易实现。而极大似然估计是一种常用的参数...
评级：0 浏览量：102 收藏量：0 资源大小：599KB 上传时间：2019-09-11

: em-mapred:最大似然算法及其分布式实现最大似然算法实现MapReduce 目录包含我们项目的主要输出，即用于估计隐藏马尔可夫模型参数的分布式期望最大化程序。源代码在src目录下，doc目录下有对应的文档。 bin 目录包含程序 jar，它是从与 Hadoop 2.2.0 版...
评级：0 浏览量：129 收藏量：0 资源大小：34.65MB 上传时间：2021-07-14

: 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对包含隐变量或缺失数据的概率模型进行参数估计。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...
评级：0 浏览量：4648 收藏量：7 资源大小：226KB 上传时间：2020-08-01

: 基于EM的数据丢失贝叶斯网络参数学习优化算法因此，本文提出了一种基于EM算法的点估计相对误差最小优化算法（EM-MLE-MAP）。仿真和实验结果表明，该算法在转子贝叶斯网络故障诊断中具有较好的精度，当损失率小于3％时，具有较高的诊断精度。
评级：0 浏览量：336 收藏量：0 资源大小：278KB 上传时间：2021-03-20

: EM.java.tar.gz_EM算法_MLE_MLE EM_em algorithm java_求MLE EM 算法是 Dempster，Laind，Rubin 于 1977 年提出的求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行 MLE 估计，是一种非常简单实用的学习算法。这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据，截尾数据，...
评级：5 浏览量：59 收藏量：0 资源大小：9KB 上传时间：2022-07-14

: 定时截尾下Weibull分布参数估计的EM算法 (2009年) 在可靠性统计的定时截尾寿命试验中，最后一个失效时间与截尾时刻之间的信息常被忽略.利用EM算法来处理这一情形，得出Weibull...并将EM算法与传统的极大似然估计进行了比较，可以看出EM算法明显优于传统的极大似然估计.
评级：0 浏览量：123 收藏量：0 资源大小：136KB 上传时间：2021-05-21

: GMMs.zip_GMMS_GMMs；高斯混合模型；_em参数估计_obj_高斯混合模型 function对数据EM算法进行fit，并对产生的高斯混合模型的最大似然估计进行绘图。输出结构体obj，带有高斯混合模型的参数mu，sigma。
评级：0 浏览量：42 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2022-09-21

: 大数据算法十大经典算法.pdf 五、最⼤期望(EM)算法在统计计算中，最⼤期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最⼤似然估计的算法，其中概率模型依赖于⽆法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。...
评级：0 浏览量：165 收藏量：0 资源大小：150KB 上传时间：2022-12-24

: EM 算法：iid 混合分布：来自 2 状态 iid 正态混合的参数的最大似然估计-matlab开发此函数推断未观察到的状态，并使用 EM 算法提供对具有两种状态的高斯混合的参数的估计。可以在程序中找到对 Hamilton (1994)，第 22 章中相关方程的确切参考。任何 Tx1 数据向量都可以输入到函数中。
评级：0 浏览量：129 收藏量：0 资源大小：20KB 上传时间：2021-06-01

: 人工智能聚类算法总结.pdf 假设N个点的分布符合i.i.d，则有似然函数问题是，对于这样的⼀个似然函数，⽤gradient descent的⽅法很难进⾏参数估计（可证明）所以⽤前⾯我们讲过的进⾏估计：引⼊中间latent项z(i)，其分布为Q,⽤EM算法，就有...
评级：0 浏览量：158 收藏量：0 资源大小：116KB 上传时间：2023-02-27

: 基于改进EM算法的多重威布尔可靠性建模 (2014年) 以两参数威布尔分布为多重威布尔混合模型的基函数，建立了以极大似然函数为目标的参数估计优化模型，并改进了求解优化模型的EM算法。改进EM算法中提出贝叶斯随机分类方法，用于初始化算法中的待估计参数。采用径向基...
评级：0 浏览量：157 收藏量：0 资源大小：372KB 上传时间：2021-04-25

: 多径信道下基于EM算法的盲LDPC编码器识别研究考虑未知多径衰落信道下的盲低密度奇偶校验码（LDPC）识别，提出了基于期望最大化（EM）算法的似然分类器，以获得未知参数的最大似然估计值，并采用平均对数似然比（LLR）估计器对未知编码器进行识别。数值结果表明...
评级：0 浏览量：108 收藏量：1 资源大小：768KB 上传时间：2021-01-14

: 论文研究-基于贝叶斯匹配追踪的SAR图像重构.pdf 对于高斯混合模型中参数未知的情况, 可以采用基于EM的最大似然估计方法估计。实验结果表明, 基于贝叶斯匹配追踪的SAR图像重构方法能够获得精确的重建图像, 并且能够有效地保持图像的细节特征。
评级：0 浏览量：201 收藏量：1 资源大小：1.19MB 上传时间：2019-07-23

: EM算法估计GMM 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，在统计学中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。
评级：0 浏览量：265 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2018-11-28

: EM算法求解weibull分布 :以两参数威布尔分布为多重威布尔混合模型的基函数，建立了以极大似然函数为目标的参数估计优化模型，并改进了求解优化模型的 EM 算法。改进 EM 算法中提出贝叶斯随机分类方法，用于初始化算法中的待估计参数。采用...
评级：0 浏览量：21 收藏量：1 资源大小：139KB 上传时间：2023-11-03

: EM算法用于混合高斯模型参数估计 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。
评级：5 浏览量：193 收藏量：1 资源大小：44KB 上传时间：2011-11-28

: 缺损数据下CM算法的改进针对CM算法的估计值相对不够精确的问题,给出一种在缺损数据条件下,求分布参数的极大似然估计的迭代算法.算法首先通过CM算法求得不够精确的参数估计值,在所得估计值点处做平行切面.再把此切面方程与原参数估计函数...
评级：0 浏览量：61 收藏量：0 资源大小：938KB 上传时间：2020-06-28

: 33. 比较算法EM、HMM、CRF1 马尔科夫三个基本问题：概率计算问题：给定模型和观测序列，计算模型下观测序列输出的概率——前向后向算法学习问题：已知观测序列，估计模型参数，即用极大似然估计来估计
评级：0 浏览量：51 收藏量：0 资源大小：312KB 上传时间：2022-08-03

: EM算法及相关的一些论文 EM算法，极大似然估计，贝叶斯估计相关比较强的一些论文及混合正态分布参数极大似然估计的EM算法
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: em算法代码matlab实现-Expectation-Maximization:Matlab中的期望最大化（EM）算法然后，这些参数估计值将用于确定下一个E步骤中潜在变量的分布。例子在此示例中，我们首先从两个正态分布生成点的数据集，并标记该数据集。带有正确标签的数据集是我们的真实值。然后，我们重新组合标签并为新...
评级：5 浏览量：1112 收藏量：1 资源大小：76KB 上传时间：2021-05-25

: CT重建算法之统计迭代类算法;ML-EM算法（matlab的实现版本） ML-EM算法 EM算法（Expectation Maximization Algorithm，期望极大算法）是一种解决优化问题的迭代算法，用于求解含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计（MLE）或极大后验概率估计（MAP）。EM算法是一种比较通用...
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: 基于遗传EM算法的航班延误状态空间模型 (2011年) 航班运行过程的高度动态性和随机性，航班延误因素的复杂性和不...在历史航班运行数据集上，采用遗传EM算法对模型参数进行了极大似然估计，并同时验证了遗传EM算法在优化参数估计和提高计算效率方面的优势。最后，采用K
评级：0 浏览量：96 收藏量：0 资源大小：306KB 上传时间：2021-05-22

: EM算法求解高斯混合模型 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...
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: 用EM算法估计Gaussian mixture model(GMM)参数用EM方法求GMM模型的极大似然估计，可以对任意维数的数据进行处理
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: 基于 GMM 的期望最大化算法.zip：程序使用 EM 算法找到 GMM 模型的参数并将数据标记为类-matlab开发该代码由基于模型的数据标记或聚类技术的实现组成。数据的每个元素都被视为随机变量，其概率分布函数为高斯。... 使用EM算法获得的高斯参数进一步用于计算每个类的数据值的概率。最后根据最大概率将数据值标记为类。
评级：0 浏览量：78 收藏量：1 资源大小：4KB 上传时间：2021-06-01

: EM算法简介及示例分析 EM算法是⼀种迭代算法，⽤于含有隐变量的概率模型参数的极⼤似然估计，或者极⼤后验概率估计。 EM 算法的⼀个⽰例：假设学校所有学⽣中，男⽣⾝⾼服从正态分布，⼥⽣⾝⾼服从正态分布。现在随机抽取200名学⽣的⾝...
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: EM算法简介 Dempster等人总结提出，用于含有隐变量（hidden 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，...
评级：0 浏览量：133 收藏量：0 资源大小：286KB 上传时间：2015-08-26

: gaussian_mixture_model.m:使用 EM 算法估计一维高斯混合模型的参数。-matlab开发 E 步骤根据每个类的前一轮参数估计为每个数据点（软）选择（未知）类。隐式地将数据分类（或聚类）到不同的类中，估计其参数。当前代码仅适用于一维数据，主要用于说明混合模型和 EM 的想法，但很容易推广到更...
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: 论文研究-数据缺失的小样本条件下BN参数学习.pdf 论文研究-数据缺失的小...在获得的完整数据基础上利用最大似然估计完成贝叶斯网络参数估计.仿真结果表明,在有数据缺失的小样本情况下,该参数学习方法与标准EM算法相比,能够有效的提高参数学习效率以及推理结果的精度.
评级：0 浏览量：187 收藏量：1 资源大小：614KB 上传时间：2019-09-20

: 基于python实现K-均值算法与高斯混合模型及对应简单应用源码+项目说明+详细注释.zip 1.采用两分量的高斯混合模型建模一组观测数据的分布，并用 EM 算法估计相关的 5 个参数，得到了迭代过程中的对数似然的变化曲线和最后估计的高斯混合模型的概率密度函数。 2.使用 K-Means 聚类对指定图片（lena.png...
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: PLSA及EM算法 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，在统计学中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。
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