机器学习之EM算法实现.rar

完整似然函数 若隐含变量 的值已知，得到完整数据的log似然函数为：

用matlab实现基于混合高斯模型的EM算法，可直接运行，并且能画图。

前言：前一篇文章大概说了EM算法的整个理解以及一些相关的公式神马的，那些数学公式啥的看完真的是忘完了，那就来用代码记忆记忆吧！接下来将会对python版本的EM算法进行一些分析。 EM的python实现和解析 引入问题（双硬币问题） 假设有两枚硬币A、B，以相同的概率随机选择一个硬币，进行如下的抛硬币实验：共做5次实验，每次实验独立的抛十次，结果如图中a所示，例如某次实验产生了H、T、T、T、H、H、T、H、T、H，H代表正面朝上。 假设试验数据记录员可能是实习生，业务不一定熟悉，造成a和b两种情况 a表示实习生记录了详细的试验数据，我们可以观测到试验数据中每次选择的是A还是B b

用于缺失数据的最大似然计算.分E步和M部,E步用MONTE CARLO近似.

EM算法进行GMM参数估计的Python实现-附件资源

em算法matlab代码多用途TEM 10x10 具有深度约束的时域电磁数据的多峰分层多维反演 （仅可用于具有15 m偏移Rx的10 x 10 m Tx，请参阅所有其他测量选项） MuLTI-TEM算法是在Matlab 2017a版本中开发的，因此，提供的所有Matlab代码都可以在此版本或后续的Matlab版本中使用。 该代码可以在基于Linux或Windows的平台上运行。 该github存储库包括： 一维和二维MuLTI-TEM Matlab脚本以及两个在主脚本中调用的matlab函数“ thicknesses_and_priors”和“ whatnuclei”， 一维和二维示例数据集，用于测试MuLTI-TEM 1D和2D代码， 修改后的Leroi前向建模代码（称为LEROI_TEM.F90），用Fortran 95编写，并且它是以前在MatLTI-TEM脚本中在Matlab中针对基于Linux和Windows的平台调用的对应LEROI_TEM mex文件。 可以从CSIRO / AMIRA P223F项目的以下位置下载原始的Leroi代码：。 mex界面已在CentOS 7和

数据挖掘算法，EM算法的讲解，做数据挖掘比用的算法。

核密度估计（窗宽及核的比较） 窗宽小：偏差小，但方差大。表现为不够光滑。

EM算法混合高斯模型应用的matalb代码，代码有详细注释。