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

一定要赢全部！ 描述 一定要赢全部！ 是一款以口袋妖怪为主题的游戏，无限滚动/运行类型，玩家必须使角色跳过将要遇到的障碍。 如果角色与障碍物碰撞，则为游戏结束。 目标是使最高分成为可能。 MVP（DOM-CANVAS） 游戏中有一个口袋妖怪，它跳跃（箭头键向上）和鸭子（箭头键向下） 屏幕右侧随机出现障碍物 如果角色和障碍物接触，则游戏结束 积压 增加10个等级，在1000 *个等级点之后增加等级 增加难度 能够以不同的角色开始游戏 增加障碍 数据结构 index.js buildStartScreen（）{} buildGameScreen（）{} buildGameOverScreen（）{} drawCanvas（）{} game.js 碰撞（）{} addTentacle（）{} clearCanvas（）{} updateCanvas（）{} 游戏结束 （）

改文件包中包含EM算法，已经使用GMM算法进行参数估计，并同时示例进行分类训练和预测

em算法简介及代码。EM算法是机器学习中一个很重要的算法，即期望最大化算法，主要包括以下两个步骤： E步骤：estimate the expected values M步骤：re-estimate parameters 迭代使用EM步骤，直至收敛。

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名学⽣的⾝⾼ ，求参数的估计......

需要做一个需求：新增一个xml文件时，添加数量不确定、属性相同的xml标签，想了想可以用表格做啊，属性相同，使用统一的表头，下面的属性值只是进行增删改不就行了，就类似于mysql给表里填数据一样。 可是目前似乎还没有表格的直接增删改一行的操作，那要怎么实现呢？于是，通过上网以及自己的思考，终于实现了，代码、思路以及效果图如下： 1 html部分： 新增 emplate> <el-table :data=tableData style=width:

本文实例讲述了WebGL利用FBO完成立方体贴图效果的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 这篇主要记录WebGL的一些基本要点，顺便也学习下如何使用FBO与环境贴图。先看下效果图(需要支持WebGL，Chrome,火狐，IE11)。 主要实现过程如下，先用FBO输出当前环境在立方体纹理中，再画出当前立方体，最后画球，并且把FBO关联的纹理贴在这个球面上。 开始WebGL时，最好有些OpenGL基础，在前面讲Obj完善与MD2时，大家可能已经发现了，因为着色器的添加使用，原来一些Opengl大部分API已经没有使用。WebGL就和这差不多，大部分功能是着色器完成主要功能，记录下主要过程，大

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。

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的参数估计算法，被广泛用于支持向量机（SMO算法）、朴素贝叶斯、GMM（高斯混合模型）、K-means（K均值聚类）和HMM（隐马尔可夫模型）的参数估计。 理解EM算法（例子）   在统计学中，概率用于在已知一些参数的情况下，预测接下来的所得到的结果；而似然性则是用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物的性质的参数进行估计。   EM算法和极大似然估计的前提是一样的，都要假设数据总体的分布，如果不知道数据分布，是无法使用EM算法的。 三硬币模型   假设有3枚硬币A，B，C，这些硬币正面出现的概率分别是π \piπ，p pp和q qq。进行如下掷硬币试验：先掷硬币A，根据其结果选出硬币B或硬币C，正面选硬币B，反面选硬币C；然后掷选出的硬币，掷硬币的结果，正面记作1，反面记作0；独立重复n此试验，观测结果： 1 , 1 , 0 ,

1 概述 前后端分离的一个简单用户登录 Demo 。 2 技术栈 Vue BootstrapVue Kotlin Spring Boot MyBatis Plus 3 前端 3.1 创建工程 使用 vue-cli 创建，没安装的可以先安装： sudo cnpm install -g vue @vue/cli 查看版本： vue -V 出现版本就安装成功了。 创建初始工程： vue create bvdemo 由于目前 Vue3 还没有发布正式版本，推荐使用 Vue2 ： 等待一段时间构建好了之后会提示进行文件夹并直接运行： cd bvdemo yarn serv