- EM算法是期望最大化 (Expectation Maximization)算法的简称，用于含有隐变量的情况下，概率模型参数的极大似然估计或极大后验估计。EM算法是一种迭代算法，每次迭代由两步组成：E步，求期望 (expectation)，即利用当前估计的参数值来计算对数似然函数的期望值；M步，求极大 (maximization)，即求参数\(\theta\) 来极...详情 >用两个高斯函数生成数据，这两个高斯密度函数分别为N(1,2)和N(20,3.5)，分别生成160和240个数据，也就是说其在混合模型中的权重分别为0.4和 0.6。将这些数据放入同一数组中，经过EM算法可得出混合模型的密度函数及其权重。 clc; clear; %generate data fromnormal distribution. mu1= 1; sigma1= 2; R1 = normrnd(mu1,s...详情 >查看更多精选
统计机器学习笔记——EM算法及其应用(1)_em算法应用场景-CSDN...
1条评论 19个收藏 发表时间：2024年1月26日
文章浏览阅读6.9k次,点赞4次,收藏19次。EM算法的适用场景与简单例子_em算法应用场景 统计机器学习笔记——EM算法及其...blog.csdn.net/SAJIAHAN...
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添加扩展到浏览器添加后不再显示 em算法_360百科
EM算法及其应用(代码)_em算法的应用-CSDN博客
发贴时间：2023年10月30日 -
EM算法是一种迭代算法,主要用于计算后验分布的众数或极大似然估计,广泛地应用于缺损数据、截尾数据、成群数据、带有讨厌参数的数据等所谓不完...blog.csdn.net/fennvde007/article/d...
EM算法实例讲解_数据挖掘em算法社会应用案例-CSDN博客
6条评论 105个收藏 发表时间：2023年10月30日
第一次接触EM算法,是在完成半隐马尔科夫算法大作业时。我先在网上下载了两份Baum-Welch算法的代码,通过复制粘贴,修修补补,用java实现了HMM算...blog.csdn.net/u011300443/article/...
EM算法--应用到三个模型: 高斯混合模型,混合朴素贝叶斯模型,因子...
所以可见用到EM算法的模型(高斯混合模型,朴素贝叶斯模型)都是求p(x,y)联合概率,为生成模型。 对上面公式,直接求θ一般比较困难,因为有隐藏变量z存在,但是一般确定了z后,...
blog.csdn.net/bbbeoy/art...
EM算法及其应用(一) - massquantity - 博客园
发表时间：2018年7月4日
EM算法及其应用(一) "EM算法及其应用(二): K means与高斯混合模型 " EM算法是期望最大化 (Expectation Maxi...www.cnblogs.com/massquantity/...
EM算法的理解以及应用_em算法的实际应用-CSDN博客
发贴时间：2017年1月8日
文章浏览阅读9.8k次,点赞3次,收藏19次。本文是《统计学方法》第九章自己的笔记,为了更方便的理解,本文对转载的文章内...blog.csdn.net/chen19920...
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