em算法matlab代码PMTK是Matlab / Octave函数的集合，由Matt Dunham，Kevin Murphy和撰写。 该工具包主要是为凯文·墨菲（Kevin Murphy）的教科书设计的，但也可以独立于本书使用。 目标是提供一个统一的概念和软件框架，其中包括机器学习，图形模型和贝叶斯统计信息（因此带有徽标）。 （也支持来自经常性统计数据的某些方法，例如交叉验证。）自2011年12月以来，该工具箱处于维护模式，这意味着将修复错误，但不会添加任何新功能（至少不是Kevin或Matt所为） ）。 PMTK支持各种各样的概率模型，包括线性和逻辑回归模型（可选包含内核），SVM和高斯过程，有向和无向图形模型，各种潜在变量模型（混合物，PCA，HMM等）等。支持多种先验，包括高斯（L2正则化），拉普拉斯（L1正则化），狄利克雷（Dirichlet）等。支持许多算法，用于贝叶斯推理（包括动态编程，变分贝叶斯和MCMC）和MAP / ML估计（包括EM，共轭和投影梯度法等） PMTK建立在可从获得的几个现有软件包的基础上，并为它们提供了统一的接口。 此外，它提供了许多常见机器学习技术

使用EM算法完成对稀疏信号的恢复，对学习稀疏贝叶斯很有用处

em算法matlab代码我的毕业设计 对于我的毕业设计，我已经完成了从光学散斑图案进行图像重建的研究。 同时采用了迭代相位检索算法和用于端到端映射的深度学习方法。 抽象的 通过散射复杂介质成像是许多情况下遇到的普遍问题，例如深部组织光学成像。 光散射扰乱了介质内部传播的波，结果是没有生成目标的图像，而只是看似随机的斑点（称为斑点）。 对于计算成像方式，通过使用透射矩阵（TM）方法对散斑图案进行解扰以“透视”散射介质已经取得了重大进展。 最近，在这种情况下，越来越多地采用了深度学习（DL）技术。 在本文中，研究重点是通过仅对斑点图案进行强度测量来重建目标图像。 第一步是获取包含目标图像和相应斑点图案的图像数据集。 进行了光学实验，其中在仅相位空间光调制器（SLM）上显示了MNIST手写数字图像，以操纵入射到漫射器上的激光，并通过照相机测量了所产生的斑点图案。 除了MNIST数据集外，还下载了包含散射介质的经验TM的公共数据集。 基于下载的数据集，采用TM测量算子的相位检索算法能够成功检索SLM模式。 此外，已经利用采用密集块的改进的U-net模型从记录的斑点强度模式有效地重建显示在SLM

机器学习，数据挖掘，用python进行解决，有利于初学者。

这几天把EM算法(Expectation Maxinum)反复琢磨了几遍，经过几次讨论，对EM算法的数学模型有了比较深入的理解。考虑到： 1. 这个算法在Machine Learning中极其重要，也是进行Machine Learning深入研究的一个重要阶梯 2. 这个算法确实需要一定的概率和数学基础 3. 中文或翻译的教材似乎没有很好的解释清楚这个算法 于是我根据Pattern Recogition and Machine Learning一书相关章节的内容，结合自己的理解，写了一套中文的EM算法介绍和分析。又混合高斯模型开始，由浅入深，逐步讲解了EM算法在混合高斯模型应用和一般化描述。自己感觉还是比较容易理解的。 如果发现pdf中有什么问题，或有什么错误，请直接与我联系，欢迎讨论。 要下载最新的版本请到http://glatteis.spaces.live.com

【程序老媛出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab 实现EM算法 程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明： 基于matlab 实现EM算法 的程序 包含完整代码 非常适合借鉴学习 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

18.3 非线性回归分析 前面的模型设定中假设总体回归函数是线性的，实际上，在大班中减少一名学生对成绩造 成的影响可能非常不同于对小班造成的影响（如班级规模过大，使得老师除了控制班级秩序外 几乎不能什么），如果是这样的话，总体回归线与生师比变量之间就是不是简单的线性关系，而 是关于生师比的非线性函数。我们还可能想到，降低哪些英语学习者百分比高地区的生师比， 仍在学习英语的孩子更可能受益于较多的一对一的关注，因此生师比对成绩的影响依赖于第三 个因素，即英语学习者的非分比。*/ *非线性回归分析

针对传统鲁棒高斯混合模型EM算法存在模型成分参数难以精确获取最优解以及收敛速度随样本数量的增加而快速降低等问题，提出了一种基于鲁棒高斯混合模型的加速EM算法。该算法采用隐含参量信息熵原理对高斯模型分量个数进行挑选，以及使用Aitken加速方法减少算法的迭代次数，当接近最优解时，EM步长的变化极为缓慢，这时使用Broyden对称秩1校正公式进行校正，使算法快速收敛，从而能够在很少的迭代次数内精确获取高斯混合模型的模型成分数。该算法通过与传统鲁棒EM算法和无监督的EM算法的聚类结果进行比较，实验证明该算法对初始值的设定并不敏感（成分数c无须预先设定），并且能够降低算法运算时间，提高聚类模型成分数（类簇）的正确率。

matlab实现隐马尔可夫模型相关算法，backward算法，forward算法，viterbi算法，附带参数估计的笔记。

针对慢时变频率选择性MIMO OFDM (Multiple Input Multiple Output Orthogonal Frequency Division Multi-plexing)系统,提出一种低复杂度的信道估计算法。文中所用方法是STBC(space-time block coded) MIMO OFDM 系统中一种基于EM (Expectation Maximization)的自适应信道估计技术。仿真结果显示在慢衰落环境下,随着用户数的增加,最小均方误差性能没有损失。与RLS(Recurs