高斯和EM算法,主要讲解高斯分布和EM预测算法
em算法,指的是最大期望算法(ExpectationMaximizationAlgorithm,又译期望最大化算法),是一种迭代算法,在统计学中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的
一种EM算法,分类算法,后验概率模型,以及KS假设检验,能够实现一千万个数据的分类,分为二类正态分布
EM算法小记,英文,EM算法不用介绍了,里面有EM算法描述笔记。
matlab编写的基于高斯混合模型的EM算法程序.
PDF文档对应于网易公开课上吴恩达教授主讲的机器学习(网址:http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html)中高斯混合模型(GM
EM算法的原理步骤讲解,初步的公式推导,简单的帮助理解的例子。
EM算法.rarEM算法MATLAB实现
Excel来解释公式,简单容易理解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。硬币有两个,A和B,硬币是有偏的。本次实验总共做了5组,每组随机选一个硬币,连续抛10
资料内有EM算法(ExpectationMaximization)的详细原理讲解和代码讲解