利用matlab实现的em算法。模式识别时可以用来作为参数估计。

本文讨论EM算法的收敛性,其中EM算法是不完全数据处理中的一类重要的参数估计的迭代算法。特别对应用广泛的曲指数族,本文在较易实际验证的条件下给出了相应的EM算法的收敛结果。

本人看了很多的博客，然后总结的知识点

高斯混合模型的期望最大化算法的实现， 考虑 20 个点的数据并使用 EM 算法使用两个高斯分布对该数据进行建模

在安装Python中的某个包时会遇到以下问题 C:\Users\DYY>pip install numpy Requirement already satisfied: numpy in f:\software\lib\site-packages (1.16.5) 这就是你安装了Python解释器之后，再其他的地方安装Anaconda，然后它自带了numpy这个包。这个时候需要： C:\Users\DYY\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\Scripts>pip install numpy Collecting numpy Downloa

非常全的汽车电子EMC测试标准大全，分享给大家作为参考。

在这个项目中，我们研究了隐马尔可夫随机场 (HMRF) 模型及其期望最大化 (EM) 算法。 我们使用 HMRF-EM 框架实现了一个名为 HMRF-EM-image 的 MATLAB 工具箱，用于二维图像分割。 该工具箱还实现了边缘优先保留的图像分割，并且可以轻松地针对其他问题重新配置，例如 3D 图像分割。 文件： https : //arxiv.org/pdf/1207.3510.pdf

天线模型中的matlab实现的一本好书，很有用的英文原稿

em算法matlab代码动态因素模型 这是我第一次使用Github。 如果我成功推送了此自述文件的更新版本，则将显示此消息。 该项目在Julia中实施。 动态因子模型涉及两个主要步骤： 初始化起始矩阵（用于卡尔曼滤波的观测矩阵和过渡矩阵）。 我们使用主成分和简单的OLS方法来获取参数的初始值。 通过卡尔曼滤波更新参数（在这个复杂的多个参数问题中，我们通过使用EM算法来最大化似然性来探索频数方法）。 将来，我们计划还探索贝叶斯范式中的估计（使用Gibb算法或Metropolis-Hasting算法）。 这个项目的目标是，与学习模型本身一起，我们试图测试是否在julia中运行该模型比在matlab中运行现有代码要快得多。

关于GMM和EM的一些推导过程，以及如何在GMM运用EM