EM_V3系列程序调试.rar

13.5 区间估计原理 区间估计与点估计不同，它寻求一个区间，该区间以一定的概率保证真正的总 体参数值包含在其中，当然，对于一个特定的样本，它可能包含参数真值，也可 能不包含。 *============================begin================================= capt prog drop bb prog bb drawnorm x,n(100) m(5) sds(10) d clear /*生成一个均值u=5,标准差o=10的正态随机变量样本，样本容量为100*/ quietly sum x end ***将上述抽样试验进行100次，得到100个样本均值mean和标准差sd simulate mean=r(mean) sd=r(sd), reps (100) nodots: bb g n=_n *在已知总体方差前提下（总体标准差为10），求100个子样本95%的置信区间 g zlow=mean-invnorm(0.975)*10/sqrt(100) g zhigh=mean+invnorm(0.975)*10/sqrt(100) *在总体方差未知的前提下，用样本标准差sd替代，需要借助t统计量 g tlow=mean-invttail(99,0.025)*sd/sqrt(100) g thigh=mean+invttail(99,0.025)*sd/sqrt(100) *考察总体均值是否在子样本的95%置信区间内，如不在则标记为1，否则为零 g zsign=(zlow<5& zhigh>5)

10-EM算法.7z

Android 模拟器 出现错误解决办法： 1.Unable to get view server version from device exlipse下编写好android应用程序时候，右键项目 run as android application 弹出一对话框说出现问题 点击详细说 空指针异常。打开ddms模式， 里面提示 Unable to get view server version from device emulator-5554 ，此时我的android模拟器是运行着的。 解决办法：删除工作空间中的.metadata 文件夹 一下为详细步骤： (1):打开eclips

要想移动端适配 并使用 rem  您需要先看这篇文章，配置好less :right_arrow_selector: 在vue 中使用 less，就可以使用rem了 如果项目已经开发的差不多了，没有用到rem 又要使用rem，您用这招。 postcss-pxtorem：转换px为rem的插件 安装 postcss-pxtorem npm install postcss-pxtorem --save   新建rem.js文件 const baseSize = 32 // 设置 rem 函数 function setRem () { // 当前页面宽度相对于 750 宽的缩放比例，可根据自己需要修改。 const scale =

EM算法是一种非常流行的最大似然估计方法，它是在观测数据为不完整数据时求解最大似然估计的迭代算法，同时也是估计有限混合模型参数的有效算法。 但是，EM算法不能保证找到全局最优解，而且往往容易陷入局部最优解，因此对迭代初始值的确定很敏感。 传统的EM算法随机选择初始值，提出了一种改进的初始值选择方法。 首先，我们使用k-nearest-neighbor方法删除异常值。 其次，使用k均值初始化EM算法。 将该方法与原始随机初始值方法进行比较，数值实验表明，EM算法初始化的参数估计效果明显优于原始EM算法。

1. 原因 许多入前端不久的人都会遇到 removeEventListener 无法清除监听的情况，这是由于 要移除事件句柄，addEventListener() 的执行函数必须使用外部函数，如上实例所示 (myFunction)。 匿名函数，类似 “document.removeEventListener(“event”, function(){ myScript });” 该事件是无法移除的。 而在很多情况下我们需要句柄回调的传参，又需要其他传参时免不了使用句柄，这个时候我们需要写一个方法去替代这个回调，以下是解决方式，写了一个addListener 函数在 addEventListene

BELMKN：贝叶斯极限学习机Kohonen网络 无监督的极限学习机（ELM）是一种用于特征提取的非迭代算法。 该方法应用于IRIS数据集以进行非线性特征提取，聚类预测，最后使用k-means进行聚类。 客观的 要使用Unsuoervised Extreme Learning Machine执行非线性特征学习，使用贝叶斯信息准则（BIC）预测数据集中的聚类数，最后使用k-means，自组织图/ Kohonen网络和EM算法进行聚类 模组 无监督的极限学习机：在此模块中，使用无监督的极限学习机执行数据集的特征提取。 这是具有单个隐藏层的非迭代算法，其中输入层和隐藏层之间的权重被随机初始化，并且使用目标函数计算隐藏层和输出层之间的权重。 因此，可以保证收敛于全局最小值。 贝叶斯信息准则：贝叶斯信息准则是一种统计方法，使用d来找出数据集中的聚类数。 它使用期望最大化（EM）算法来查找数据集中的

期望最大化算法(Expectation-maximization algorithm)是机器学习中一个非常重要的算法，又称作 EM 算法。它采用的迭代交替搜索方式可以简单有效的求解最大似然函数估计问题。已知的概率模型内部存在隐含的变量，导致了不能直接用极大似然法来估计参数，EM算法就是通过迭代逼近的方式用实际的值带入求解模型内部参数的算法。它在当代的工业、商业和科学研究领域发挥了重要的作用。

资源有三个m文件，主要是实现EM算法，数据聚类通过多高斯分量