多元高斯混合的自由分裂和合并期望最大化算法。 该算法适用于估计混合参数和化合物数量 用法------ [M , S , P ,logl] = fsmem_mvgm(Z , [option] , [M0] , [S0] , [P0]); 输入项------ Z 测量 (dx N) M0 初始平均向量。 M0可以是（dx 1 x K）（默认[来自Z的基尼随机元素]） S0 初始协方差矩阵。 S0 可以是 (dxdx K)（默认 [cov(Z)/40]） P0 初始混合概率（1 x 1 x K）：（默认 [1/Kini]） 选项Kini 初始化合物数（默认 [5]） Kmax 最大化合物数（默认 [15]） maxite_fsmem fsmem 主循环的最大迭代次数（默认 [100]） maxite_fullem 主循环内完整 EM 的最大迭代次数（默认 [100]） maxite_pa

em算法代码matlab实现期望最大化 Matlab中的期望最大化（EM）算法 此代码实现了Expectation-Maximization（EM）算法，并在简单的2D数据集上对其进行了测试。 期望最大化（EM）算法是一种迭代方法，用于在统计模型中依赖于未观察到的潜在变量的情况下，找到参数的最大似然或最大后验（MAP）估计。 EM迭代在执行期望（E）步骤和创建最大化（M）步骤之间进行交互，该期望步骤用于创建使用参数的当前估计值评估的对数似然性的期望函数，该步骤用于计算使期望对数最大化的参数。在E步上找到的可能性。 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数据集运行EM算法。 EM算法正确地对数据集进行聚类，并且还估计了可用于绘制点的两个正态分布的参数。 结果 我在计算机上得到的结果如下： iteration: 1, error: 1.7244, mu1: [1.2662 1.7053], mu2: [3.6623 3.0902

多窗口的C++MFC宿舍管理程序，非常适合初学者学习，这也是本人花费了一些时间的良心之作，希望大家不要嫌弃。（其中也有很多是查阅资料得来）

matlab光照模型代码InfoGAN InfoGAN体系结构 Tensorlayer的实现。 结果 MNIST 操纵第一个连续潜在代码 更改将旋转数字： 操纵第二个连续潜在代码 更改将更改数字的宽度： 操纵离散潜在代码（分类） 更改将更改数字的类型： 随机生成和损失图 G_loss在经过足够的迭代次数后稳步增加，这表明鉴别器越来越强，并且表明训练结束。 西莉亚 操纵离散潜在代码 方位角（姿势）： 有无眼镜： 发色： 发量： 灯光： 面Kong 损失图 方位角 随机生成 椅子 回转 跑步 MNIST 开始使用python train.py训练； 这将自动下载数据集。 要查看结果，请执行python test.py并输入已保存模型的编号。 西莉亚 在config.py设置图像文件夹。 数据集的一些链接： 开始训练。 python train.py 面Kong 在config.py设置您的数据文件夹。 BFM 2009的链接： 。 在生成数据之前，应先下载该文件。 使用data_generator的代码生成数据。 在MATLAB中调用gen_data 。 开始使用python train.

基于变分贝叶斯期望最大化（VBEM,variational Bayes expectation maximization）算法和Turbo原理，提 出了时变信道条件下MIMO-OFDM系统中的联合符号检测与信道估计算法。设计的软入软出空时检测器在采用 列表球形译码避免穷尽搜索的同时，考虑了信道估计误差方差矩阵的影响;利用空时检测获得的发送信号后验概率 分布估计，推出了新的Kalman前向后向递归信道估计器。仿真结果表明，在时变多径信道条件下，提出的算法 比传统EM算法和面向判决算法更加具有顽健性。

Qt之无边框界面包括最大化、最小化和关闭按钮及实现可移动、窗口伸缩功能

我们考虑优化分配连续矩形展示空间以最大化收入的问题。 在零售货架空间中的产品布置和特色广告展示或网页的设计中会遇到此类问题。 具体来说，我们允许 (i) 产品展示的形状具有垂直和水平组件，以及 (ii) 展示扩展到多个货架以进行店内展示。 由于展示产品的货架的垂直位置会影响其销售额，因此每个垂直位置在创收方面都有其自身的有效性。 最大化显示器的总加权收入的问题是非常 NP-hard 的。 因此，我们将其分解为两个子问题。 第一个包括将产品分配到不同的机柜。 在第二个中，在每个机柜内，每个产品的单元都排列在一个连续的矩形中并分配一个位置。 这些子问题使用一种创新方法来解决，该方法结合了整数规划和最大权重独立集问题的算法。 基于对现实世界和模拟数据的计算研究，我们证明了我们方法的效率和有效性。 具体来说，该方案产生的收益对于实际数据在最优值的 1% 以内，对于模拟数据的最优值在 5% 以内。

它是期望最大化算法的一种实现，它带有数据集的完整图形和绘图。 无需指定复杂的属性，只需运行脚本即可享受！

动态贝叶斯网络（DBN）是基因调控网络的一种有力建模工具。贝叶斯结构期望最大算法（SEM）能较好地处理构建基因调控网络中数据缺失的情况，但SEM算法学习的结果对初始参数设置依赖性强。针对此问题，提出一种改进的SEM算法，通过随机生成一些候选初始值，在经过一次迭代后得到的参数中选择一个最好的初始值作为模型的初始参数值，然后执行基本的SEM算法。利用啤酒酵母细胞周期微阵列表达数据，构建其基因调控网络并与现有文献比较，结果显示该算法进一步提高了调控网络构建的精度。

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