The EM Algorithm and Extensions, 2nd Edition by Geoffrey J. McLachlan, Thriyambakam Krishnan

使用 EM 算法的 Gamma 混合模型估计。 此代码使用 EM 算法估计遵循 Gamma 分布的有限混合模型的分量。 作者：贡萨洛·维加斯·桑切斯-费雷罗 - - 如何使用它 - - - 语法：[w, alpha, beta] = GMMestimator(y,nl,maxIter,tol_error,flag_pinta,w_0,alpha_0,beta_0) 输入： y - 样本向量nl - 混合成分的数量。 maxIter - 最大迭代次数tol_error - 收敛假设的容差flag_pinta - 显示拟合演变的标志w_0 = 初始权重大小 (1 x nl)。 它们的总和应为 1。（可选） alpha_0 = 每个 Gamma 分量的初始 alpha 参数（大小：1 x nl）（可选） beta_0 = 每个 Gamma 分量的初始 beta 参数（大小：1 x nl）（可

em算法 matlab 代码 EM-algorithm-in-Image-Segmentation 用EM算法实现图像分割 这是学习统计信号处理时做的一个course project 理论基础参考 统计学习方法EM算法，以及高斯混合模型（GMM） MATLAB代码实现 上传了样图，把红血丝和背景进行了分割，但是右下角的处理还不够好，可以结合其他的图像处理的算法或者神经网络进行优化。

这个包通过期望最大化（EM）算法拟合高斯混合模型（GMM）。它适用于任意维度的数据集。 应用了多种技术来提高数值稳定性，例如在对数域中计算概率以避免浮点数下溢，这在计算高维数据概率时经常发生。 该代码还通过利用顶点化和矩阵分解进行了仔细调整以提高效率。 这种算法被广泛使用。 详细信息可以在伟大的教科书“模式识别和机器学习”或维基页面中找到http://en.wikipedia.org/wiki/Expectation-maximization_algorithm 此功能强大且高效，但代码结构经过组织，易于阅读。 请尝试以下代码进行演示： 关闭所有; 清除; d = 2; k = 3； n = 500； [X,label] = mixGaussRnd(d,k,n); plotClass(X,label); m = 楼层（n/2）； X1 = X(:,1:m); X2 = X(:,(m

EM算法经典著作，超清晰版。EM算法是参数估计、聚类、机器学习甚至CT图像重建的经典算法，本书对其有系统的讲解及广泛的应用背景介绍。

PyTorch中的非负矩阵组合 PyTorch不仅是一个很好的深度学习框架，而且还是矩阵操作和大数据卷积方面的快速工具。 一个很好的例子是 。 在此程序包中，我基于torch.nn.Module在PyTorch中实现了NMF，PLC​​A及其反卷积变化，因此可以在CPU / GPU设备之间自由移动模型并利用cuda的并行计算。 模组 NMF 基本的NMF和NMFD模块使用乘法更新规则将beta差异最小化。 乘数是通过torch.autograd获得的，因此减少了代码量并且易于维护。 该界面类似于sklearn.decomposition.NMF ，但具有一些其他选项。 NMF ：原始NMF算法。 NMFD ：一维反卷积NMF算法。 NMF2D ：二维反卷积NMF算法。 NMF3D ：3-D反卷积NMF算法。 可编程逻辑控制器 基本的PLCA和SIPLCA模块使用EM算法来最

EM 算法的经典教材，详尽地分析介绍了 EM 这一迭代式求解最大似然估计的经典算法，以及在统计学和机器学习领域的大量应用。EM 算法 在数学之美中被吴军誉为上帝的算法。

seqHMM：分类序列的多变量和多通道离散隐马尔可夫模型

The EM Algorithm and Extensions.pdf EM

类电磁机制算法是一种新型的基于种群的随机全局优化算法，主要用于求解连续优化问题。该算法的主要思路是利用了电磁学中空间粒子之间存在相互的吸引力和排斥力的思想，种群中可行解个体按照电磁力的方向移动，向最优解靠近。该源码是该算法创立者S. Ilker Birbil开发的。