贝叶斯网络参数学习 课程项目-COL884（Spring'18）：人工智能的不确定性 创作者：Navreet Kaur [2015TT10917] 客观的： 警报贝叶斯网络给定数据的贝叶斯参数学习，每行最多有一个缺失值。 使用的算法： 期望最大化 目标： 这项任务的目的是获得学习贝叶斯网络的经验，并了解它们在现实世界中的价值。 设想： 医学诊断。 一些医学研究人员创建了贝叶斯网络，该网络对（某些）疾病和观察到的症状之间的相互关系进行建模。 作为计算机科学家，我们的工作是根据健康记录来学习网络的参数。 不幸的是，在现实世界中，某些记录缺少值。 我们需要尽力计算网络参数，以便以后可以将其用于诊断。 问题陈述： 我们得到了由研究人员创建的贝叶斯网络（如BayesNet.png所示），注意此处对八种诊断进行了建模：血容量不足，左心衰竭，过敏React，镇痛不足，肺栓塞，插管，弯管和断线。

em算法代码matlab实现期望最大化 Matlab中的期望最大化（EM）算法 此代码实现了Expectation-Maximization（EM）算法，并在简单的2D数据集上对其进行了测试。 期望最大化（EM）算法是一种迭代方法，用于在统计模型中依赖于未观察到的潜在变量的情况下，找到参数的最大似然或最大后验（MAP）估计。 EM迭代在执行期望（E）步骤和创建最大化（M）步骤之间进行交互，该期望步骤用于创建使用参数的当前估计值评估的对数似然性的期望函数，该步骤用于计算使期望对数最大化的参数。在E步上找到的可能性。 然后，这些参数估计值将用于确定下一个E步骤中潜在变量的分布。 例子 在此示例中，我们首先从两个正态分布生成点的数据集，并标记该数据集。 带有正确标签的数据集是我们的真实值。 然后，我们重新组合标签并为新数据集运行EM算法。 EM算法正确地对数据集进行聚类，并且还估计了可用于绘制点的两个正态分布的参数。 结果 我在计算机上得到的结果如下： iteration: 1, error: 1.7244, mu1: [1.2662 1.7053], mu2: [3.6623 3.0902

资料内有 EM算法（Expectation Maximization）的详细原理讲解和代码讲解

从零开始的高斯混合模型 算法类型：聚类算法使用的数据集：从sklearn导入的虹膜数据集 最终集群的输出 要求： Jupyter笔记本或Google Colab 库： 熊猫： ： numpy： ：//numpy.org/install/ Matplotlib： ：//matplotlib.org/stable/users/installing.html sklearn： ://scikit-learn.org/stable/install.html scipy： ：//pypi.org/project/scipy/ 涉及的步骤： 对于Google Colab： 在任何浏览器上打开google colab。 在Google Colab中上传文件“ 19BCE1328_Gaussian混合物模型”。 运行笔记本中的所有单元并查看输出。 参见图以可视化最终结果。 对于Jup

variantal_bayesian_clusterings：用于脑部MR图像分割的变分贝叶斯算法

Python CPD 相干点漂移算法的纯Numpy实现。 MIT许可证。 介绍 这是Myronenko和Song编写的相干点漂移算法的纯数字实现。 它为点云提供了三种配准方法：1）规模配准和刚性配准； 2）仿射注册； 3）高斯正则化非刚性注册。 CPD算法是用于对齐两个点云的配准方法。 在这种方法中，将移动点云建模为高斯混合模型（GMM），将固定点云视为来自GMM的观测值。 最佳变换参数将最大后验（MAP）估计最大化，即从GMM绘制观察到的点云。 配准方法适用于2D和3D点云。 有关更多信息，请参阅我的。 点安装 pip install pycpd 从源安装 将存储库克隆到一个位置，称为root文件夹。 例如： git clone https://github.com/siavashk/pycpd.git $HOME /pycpd 安装软件包： pip install . 对

Probreg is a library that implements point cloud registration algorithms with probablistic model. The point set registration algorithms using stochastic model are more robust than ICP(Iterative Closest Point). This package implements several algorithms using stochastic models and provides a simple interface with . Core features Open3D interface Rigid and non-rigid transformation Algorithms Maximum

A survey on joint tracking using expectation-maximization based techniques