使用 EM 算法的 Gamma 混合模型估计。 此代码使用 EM 算法估计遵循 Gamma 分布的有限混合模型的分量。 作者：贡萨洛·维加斯·桑切斯-费雷罗 - - 如何使用它 - - - 语法：[w, alpha, beta] = GMMestimator(y,nl,maxIter,tol_error,flag_pinta,w_0,alpha_0,beta_0) 输入： y - 样本向量nl - 混合成分的数量。 maxIter - 最大迭代次数tol_error - 收敛假设的容差flag_pinta - 显示拟合演变的标志w_0 = 初始权重大小 (1 x nl)。 它们的总和应为 1。（可选） alpha_0 = 每个 Gamma 分量的初始 alpha 参数（大小：1 x nl）（可选） beta_0 = 每个 Gamma 分量的初始 beta 参数（大小：1 x nl）（可

Unity游戏源码, 街机风格的闯关格斗游戏 , 玩法挺好玩 , 适合学习和二次开发 。 是Unitypackage包 , C#语言的! C#语言的!! C#语言的!!! 重要的事说三遍!!!! 直接新建个空项目导入打开就行了,无需其他操作 , 直接可运行的 , 使用2021.2.8f1c1版本编译器正常运行 , 其他版本的编译器没测试 , 应该也可以。 需要其他类型游戏源码可以联系我 , 存量很多 , 量大从优 , CSDN上面自动定价 需要便宜点也可以联系我修改价格 , QQ:168647474

最近在做一项目，项目中用到了一个功能，要求是动态Item，而且是多个的情况下，不过仔细的分析了下，都大同小异，做起来也很简单，在这里我只抽取出来做了一demo，也只做了一个动态添加item，同时可以获取所有添加和编辑Item上的数据，先上图： 我们先来分析一下这个demo： 两个TextView和EditText，一个Button,一个星级评价RatingBar控件，布局完事… activity_dynamic的布局，有可能会添加多个，所以外面用ScrollView，因为我们是垂直方向添加，所以使用LinearLayout做容器 <?xml version=1.0 encoding=

em算法matlab代码Kmeans项目 该项目利用K均值和EM算法进行预测。 入门 该项目包含3个用python编写的程序。 第一个文件是Kmeans.py，它实现了k means算法。 第二个文件是实现EM算法的GMM.py。 第三个文件是gmSuper.py，其中包含在GMM.py中实现的类GMM。 无需运行此文件，而是将其保存在同一目录中。 还有一个名为'pre_post_proc.m'的Matlab文件，该文件生成报告中显示的统计信息。 仅应打开它以验证统计信息。 还提供了一个data2.csv，它用作聚类算法的输入数据。 解压缩该文件夹，并将所有内容保留在同一目录中。 所有情节将自己生成。 每个文件的开头都定义了一个变量NUMBER。 更改其值以更改群集数。 重要信息：弹出图形窗口时，请关闭它以使代码继续进行。 还将生成一个空白图形窗口。 请关闭它，然后忽略它。 那不代表任何数字。 先决条件 该程序具有以下依赖性：Numpy Pandas Sklearn Matplotlib Seaborn yellowbrick 正在安装 通过创建虚拟环境来安装依赖项（推荐）： 打开一个

Duplicate複製物件不繼承(1) 複製物件不繼承：運用Duplicate的指令來複製物件，被複製的 Parent 物件與複製之子體物件之屬性不會有相互影響之關係。 其功能為一般性質的複製，如一般檔案的複製，當我們修改其中任一檔案，則另一個檔案並不會動態地跟著改變。 Frame為母體，Frame1則從Frame運用Duplicate複製出來

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基于EM算法的盲信道估计与迭代检测，郭文彬，杨鸿文，针对多径信道下的编码BPSK信号，提出了一种基于EM算法的信道估计联合迭代检测方法。接收端先根据EM算法进行盲信道估计和信源分离，�

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

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该资源为机器学习算法2详细讲解，包括朴素贝叶斯、支持向量机、EM算法、HMM模型、集成学习进阶以及拓展理论和实践案例等详细讲解。