em算法matlab代码ML 机器学习片段 我深度学习之旅的游乐场。 未来的增加还包括现有的机器学习代码（其中一些需要从Matlab进行重构），例如使用EM的高斯混合模型（GMM），k-均值，k-medoids，PPCA和DPPCA，使用Viterbi算法的隐马尔可夫模型，GPLVM （C ++，SCons）和其他商品。

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em算法matlab代码gmi 高斯混合插补。 这是基于高斯混合模型的插补算法的MatLab实现。 GMI在EM算法中引入了额外的步骤。 在每次迭代中，GMI都会使用GMM回归器，通过该迭代中的模型参数来估计缺失值。 数据中的缺失值应表示为NaN。 运行ScriptDemo.m以查看示例。 此代码取决于NetLab工具箱。 它可以从以下位置免费获得：

em算法matlab代码通用汽车 高斯混合回归 这是基于高斯混合模型的回归算法的MatLab实现。 GMR使用EM算法来估计输入和输出变量之间的步进GMM。 为了进行预测，它使用了基于训练后的GMM模型的加权条件高斯分布。 它可以用于一个或多个输出。 运行ScriptDemo.m以查看示例。 此代码取决于NetLab工具箱。 它可以从以下位置免费获得：

em算法matlab代码带变分贝叶斯层次EM的隐马尔可夫模型聚类 隐马尔可夫模型（HMM）是一种广泛使用的用于表示时间序列数据的生成模型，而聚类HMM吸引了机器学习研究人员的浓厚兴趣。 但是，仍然难以确定集群中心的集群数（K）和隐藏状态数（S）。 在本文中，我们提出了一种新颖的基于HMM的聚类算法，即变分贝叶斯分层EM算法，该算法通过其密度和先验性对HMM进行聚类，并同时学习紧凑地表示每个聚类结构的新型HMM聚类中心的后验。 数字K和S以两种方式自动确定。 首先，我们在该对（K，S）上放置一个先验值，然后近似其后验概率，从中选择具有最大后验概率的值。 其次，当没有数据样本分配给它们时，一些簇和状态被隐式删除，从而导致模型复杂度的自动选择。 代码实施 该工具箱包含VBHEM-H3M的主要功能，并且基于Matlab。 其中包括 setup.m：设置工具箱的路径。 src： vbhem：VBHEM算法。 hmm：用于学习HMM的VBEM。 compare_mtds：本文使用的比较方法，CCFD，VHEM，DIC和PPK。 plots：用于绘制结果。 util：其他代码。 演示：使用VBHEM

em算法matlab代码用于1D AEM（或任何1D模型）反演的Matlab Trans-D代码 跑步只需在Matlab路径中包含/ include目录和子目录按照命名脚本的编号顺序运行示例脚本 参考基于以下工作： Blatter，D.，Key，K.，Ray，A.，Foley，N.，Tulaczyk，S.，＆Auken，E.（2018年）。 来自机载瞬态电磁数据的跨维贝叶斯反演泰勒冰川，南极洲。 国际地球物理学杂志，214（3），1919-1936。 Ray，A.，Alumbaugh，DL，Hoversten，GM，＆Key，K.（2013年）。 海洋受控源的鲁棒和加速贝叶斯反演电磁数据采用平行回火。 地球物理学，78（6），E271-E280。 Ray，A.＆＆Key，K.（2012年）。 具有跨维自我的海洋CSEM数据的贝叶斯反演参数化算法。 国际地球物理杂志，191（3），1135-1151。

em算法matlab代码matlab_projects 这些是快速的小型项目，我用它们来加深对算法的理解。 .m文件通常包含适用于简单情况的算法。 例如，将em.m算法应用于离散的两枚硬币抛硬币问题，其中我们不知道使用哪枚硬币抛硬币，但知道结果。 em_gaussian.m包含用于计算一维2矩高斯分布的均值和方差的代码。 viterbi，Baum-welch和前向后的实现是基于以下文章：Rabiner，LR（1989）。 关于隐马尔可夫模型和所选应用程序的教程将介绍语音识别。 IEEE会议论文集。 BNT .m文件是使用Kevin Murphys BNET工具箱的小示例： 它们是我在特定情况下使用的解释。 vonMis分布是包裹高斯分布的近似值。 我目前正在处理循环数据，因此正在努力实现其参数估计和推断。

em算法matlab代码梅赛德斯 亚历克斯，马特，格雷格 项目描述：在2016年1月的过程中，我们希望利用计算机视觉和图像分析技术来更有效地识别大规模2D EM数据集中的囊泡模式。 海报链接： 测试Neurodata.io上可用的matlab囊泡检测算法： 要安装囊泡检测功能，请通过以下地址的链接下载囊泡，男子气概和cajal ：。 将这些工具箱添加到matlab路径。 接下来，从该存储库下载VesicleDetectionTest.m并运行它。 注意：在运行代码之前，囊泡工具箱中可能需要解决一些错误。 例如，cropVolume.m的第11行出现错误，应为：dd = dd（cropX + 1：end-cropX，cropY + 1：end-cropY，cropZ + 1：end-cropZ）;

em算法matlab代码空间模式识别 韦斯利·韦谦于03-09-17 更新 我已经在底层图形匹配算法和属性更新过程中进行了一些改进。 从V1.0开始有一些重大的代码更改，但是我还没有时间更新文档。 改进是巨大的，我们能够将具有嵌入式模式的图与具有随机差异的随机图分离： 内容 介绍 此程序包包含一个概率参数模型，可以对它进行训练以在ARGs上运行自然模式识别任务，该模型来自。 该软件包使用OOP在MATLAB中实现，可以很容易地更改收敛函数，为不同任务匹配兼容函数（例如，图像/视频检索，了解化学化合物的结构，发现基因调控模式等）。 代码说明 ######在本节中，我将解释代码库的基本结构以及如何使用它们。 基本组成 类组件 sprMDL.m是代表训练模型的最重要的类。 构造函数将获取示例ARG和组件数量的单元格数组，然后开始训练。 该模型使用EM算法进行训练，其收敛条件和最大迭代次数可以更改。 它具有许多模型ARG，它们代表模型中的不同组件以及与之相关的不同权重。 建立模型后，您可以要求模型中正在汇总的模式，或者新的ARG是否具有与给定样本ARG相似的模式，如果是，则该模式ARG是什么？

em算法matlab代码报告：针对GMM的EM实施 2018-8-13 课程要求 为GMM实施培训和测试算法。 程序必须用C / C ++或python或Matlab编写。 使用train.txt进行培训，并在dev.txt上检查结果。 GMM的复杂性和GMM的初始化将由您决定。 最终GMM配置固定后，您将在test.txt上执行分类，并将结果保存为与dev.txt相同的格式。 最终提交应包括： 一种。 详细报告包括： 一世。 GMM的初始化 ii。 GMM参数调整过程（可能性更改，dev.txt上的结果等） iii。 分析与讨论 b。 分类结果：带有标签的test.txt C。 可以在Windows或Linux机器（Ubuntu）下编译和/或运行的源代码或工具 GMM的初始化 K ： GM数超参数 $ \ mu_i $ ：期望值 np.random.random((K, D)) * np.mean(x, axis=0) D：昏暗 x：输入数据 $ \ Sigma_i $ ：协方差 [np.mat(np.eye(D)) for _ in range(K)] D：昏暗 $ \ pi_i