Antenna and EM Modeling with MATLAB.pdf

文章目录0.前言1.E-M在解决什么问题？（一句话概括EM）2.E-M是一种模型么？3.E-step和M-step分别指的是什么？4.E-M的优化目标是什么？5.E-M收敛么，为什么？6.怎么理解隐变量，对任意模型都可以引入隐变量么？（隐变量的合理性）7.如何理解GMM中的隐变量8.怎么理解GMM和E-M之间的关系？9.GMM可以做什么事情？10.GMM和K-means之间有什么联系？参考文献源码 0.前言 看过很多博客“详解EM和GMM算法”这之类的，也看过李航《统计学基础》上的EM和GMM,这里总结一下几个问题，如果以下问题可以解决，我觉得EM算法和GMM模型就理解的相当好了。本文章不做数

quicker.em可以在sourceinsight 3.5中很好使用；也很方便 但是，将quicker.em添加到sourceinsight 4中，绑定快捷键，根本就找不到autoExpand的宏。 可能主要原因是：souceinsight 4对宏解析的规范有些变动；所以quicker.em某些地方产生了冲突（代码的注释）。 具体修改方法： 大概3217行，有一段注释： //如果是{表示函数参数头结束了 将中间的{，用单引号括起来；即改成： //如果是'{'表示函数参数头结束了 同理： 大概4497行，有一段注释： //只提取字符和# { / *作为命令 改成： // 只提取字符和'#','{','/','*'作为命令 这样quicker.em就可以很happy的在sourceinsight 4中使用。

Control-M_EM_Solution_Overview

离散控制Matlab代码潜在Alpha模型估算代码的文档 作者： Philippe Casgrain 电子邮件： MATLAB和C代码的此集合可用于通过EM算法估算纯跳跃潜在alpha模型中的参数。 有关这些模型和估计算法以及它们在算法交易中的使用的更多信息，请参见[^ fn1]。 注意：在此存储库中找到的许多C代码都是基于的经典HMM的Forward-Backward算法的C / mex实现。 该算法的原始代码以及不同实现方式的比较。 价格过程模型 我们考虑资产价格过程$ S_t $的连续时间模型，该模型由潜在的隐马尔可夫链$ \ Theta $驱动。 我们假设此特定模型的动力学表示为$$ dS_t = \ delta \ left（dN_t ^ +-dN_t ^-\ right）; $ $$，其中$ \ delta> 0 $表示刻度尺寸，而$ N_t ^ \ pm $是具有相应随机强度$ \ lambda_t ^ {\ pm} $的泊松过程。 我们假设强度过程采用如下形式$ $$ \ lambda_t ^ {\ pm} = \ sigma + \ kappa（\ Theta_t-S

算法逻辑推导

遗传算法是弥补了EM算法的缺点，是现在比较流行的一种利用迭代计算全局最优值的一种算法。遗传算法是借鉴了自然遗传学，因此它们的基本思想是想通的。

在Linux中专门提供了一个函数来完成这个daemon化的过程，这个函数的原型如下 　　int daemon (int __nochdir， int __noclose); 　　如果__nochdir的值为0，则将切换工作目录为根目录；如果__noclose为0，则将标准输入，输出和标准错误都重定向到/dev /null。 　　经过这个函数调用后的程序将运行在后台，成为一个daemon程序，而linux下大多的服务都是以此方式运行的。 　　我们来看一个简单的例子。例如编写例子程序test.c #include #include int d

图像处理方面，有关EM算法matlab完整代码，编写了好久。 图像处理方面，有关EM算法matlab完整代码，编写了好久。

DINA模型及其参数估计，作者Jimmy de la Torre，发表于2009年，引用数为：385