EM算法实验报告 一 算法简单介绍 EM算法是Dempster, Laind , Rubin于1977年提出的求参数极大似然估计的一种方法 它可以从非完整数据集中对参数进行 MLE估计是一种非常简单实
EM 算法实验报告 一 算法简单介绍 EM 算法是 Dempster Laind Rubin 于 1977 年提出的求参数极大似然估计的一种 方法它可以从非完整数据集中对参数进行 MLE 估计是一种非
机器学习之EM算法.ppt
高斯混合模型(GMM)可以平滑任意形状的概率分布。其参数求解方法一般使用极大似然估计求解,但使用极大似然估计法往往不能获得完整数据(比如样本已知,但样本类别(属于哪个高斯分布)未知),于是出现了EM(
R语言是一个开放的统计编程环境,提供一种集成的统计工具.随着互联网的发展,数据量越来越大,缺失数据现象也越来越多.如何在数据丢失的情况下,将数据分析结果达到最优,文章探讨R软件的强大计算、统计功能应用
用matlab编写的EM算法,实现混合高斯模型的求解。有注释,便于初学者进行学习。
EM算法,用于多为高斯分布求取协方差矩阵
EM算法实例 通过实例可以快速了解EM算法的基本思想,具体推导请点文末链接。图a是让我们预热的,图b是EM算法的实例。 这是一个抛硬币的例子,H表示正面向上,T表示反面向上,参数θ表示正面朝上的概率。
我看了很多有关EM算法的讲解,整理了三份最经典的、最深入浅出的讲解!不知道你能不能看懂,反正我看懂了!真的非常好
用于缺失数据的最大似然计算.分E步和M部,E步用MONTECARLO近似.
