em算法matlab代码-EM-implementation-for-GMM:课程作业
em算法matlab代码报告：针对GMM的EM实施
2018-8-13
课程要求
为GMM实施培训和测试算法。
程序必须用C
/
C
++或python或Matlab编写。
使用train.txt进行培训，并在dev.txt上检查结果。
GMM的复杂性和GMM的初始化将由您决定。
最终GMM配置固定后，您将在test.txt上执行分类，并将结果保存为与dev.txt相同的格式。
最终提交应包括：
一种。
详细报告包括：
一世。
GMM的初始化
ii。
GMM参数调整过程（可能性更改，dev.txt上的结果等）
iii。
分析与讨论
b。
分类结果：带有标签的test.txt
C。
可以在Windows或Linux机器（Ubuntu）下编译和/或运行的源代码或工具
GMM的初始化
K
：
GM数超参数
$
\
mu_i
$
：期望值
np.random.random((K,
D))
*
np.mean(x,
axis=0)
D：昏暗
x：输入数据
$
\
Sigma_i
$
：协方差
[np.mat(np.eye(D))
for
_
in
range(K)]
D：昏暗
$
\
pi_i
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资源详情
[{"title":"（ 18 个子文件 107KB ） em算法matlab代码-EM-implementation-for-GMM:课程作业","children":[{"title":"EM-implementation-for-GMM-master","children":[{"title":"results","children":[{"title":"2018-08-09-1.csv <span style='color:#111;'> 5.37KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"2018-08-13-0.csv <span style='color:#111;'> 5.37KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"scatter.png <span style='color:#111;'> 30.85KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"2018-08-13-3.csv <span style='color:#111;'> 5.37KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"2018-08-13-4.csv <span style='color:#111;'> 5.37KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"2018-08-13-2.csv <span style='color:#111;'> 5.37KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"2018-08-13-1.csv <span style='color:#111;'> 5.37KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"2018-08-09-0.csv <span style='color:#111;'> 5.37KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"data","children":[{"title":"dev.txt <span style='color:#111;'> 15.97KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"test.csv <span style='color:#111;'> 18.22KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"sample.csv <span style='color:#111;'> 5.37KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"train.txt <span style='color:#111;'> 95.79KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"GMM.py <span style='color:#111;'> 2.65KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"run.sh <span style='color:#111;'> 20B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"submit.sh <span style='color:#111;'> 57B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"readme.md <span style='color:#111;'> 1.98KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"data.py <span style='color:#111;'> 1.04KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"train.py <span style='color:#111;'> 1.97KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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