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RNALIVERSINaturalScienceEditio2010基于不完整数据的EM算法初值选取(太原师范学院计算机系,山西太原030012)〔摘要〕不完整数据是实际中经常遇到的问题.在对这种数据进行分类或统计时,由于缺乏一些数据,结果则往往不尽人意.对缺失数据给定一个初值,通过...
身高问题使用EM算法求解步骤：.（1）初始化参数：先初始化男生身高的正态分布的参数：如均值=1.7，方差=0.1.（2）计算每一个人更可能属于男生分布或者女生分布；.（3）通过分为男生的n个人来重新估计男生身高分布的参数（最大似然估…
EM算法(ExpectationMaximization),是一种求解极大似然估计参数的算法。很多的机器学习或统计模型中，要用到最大似然估计。而最大似然估计的求参数过程牵涉到最优化问题。EM算法就是可以求解这一类问题的算法。可以应用于GMM，HMM等模型
EM算法实验最大似然估计在已知每次实验的是A和B的情况下，我们可以直接使用最大似然估计求解A、B正面出现的概率$p_A$和$p_B$。由于每次实验都是地抛十次，所以可以知道实验结果服从二项分布$B(10,p_A)$和$B(10,p_B)$。...
-1-一种基于EM算法的缺失数据插补算法中国矿业大学计算机科学技术学院，江苏徐州(221116)E-mail：zhpeng9@sina要：数据的集成是进行科学研究的一种重要手段，在实际应用中，集成后的数据集不可避免的会出现一些缺失。
由于GMM参数估计是EM算法的应用，所以在EM算中需要说明的几点内容在这里进行简单介绍：.步骤1，参数的初值可以任意选择，但需要注意算法对初值是敏感的；.步骤2，E步求Q函数.每次迭代实际在求Q函数及其极大；.步骤3，M步求Q函数的…
【摘要】：EM算法由于在参数估计等领域的广泛应用,近年来发展十分迅速。但EM算法也存在一些自身缺陷,诸如迭代公式推导复杂,收敛速度对迭代初值选取依赖较大,以及如何将其改进用于混合分支数未知情况下的混合模型参数估计问题,本文正是基于对上述问题的解决加以展开的。
线性不等式约束下的EM算法.郑术蓉.【摘要】：不完全数据(包括缺失数据、潜在数据等)问题的研究和半序约束下的统计推断都是统计学中重要的研究领域，广泛地应用于工程学、生物学、医药学、经济学和社会科学。.在很多情况下这两类问题是同时出现的...
本文提出一种基于EM算法的缺失数据插补算法，通过一个简单的迭代算法，得到缺失数据周围的密度函数，通过该函数，可以得到缺失的数据值。.实验证明，该算法运行简单稳定，插补效果与实际数据拟合较好。.2．EM算法EM算法是Dempster，Laind和Rubin于...
本文考察了利用EM算法的盲信道估计与Turbo检测的结合对多径信道下的编码BPSK信号进行联合迭代检测与文献[10-13]不同的是本文考虑了接收端未知信道径数情况下的信道估计因此本文比较了两种不同的初值选择一种假设已知径数另外一种是初值径数设为比
RNALIVERSINaturalScienceEditio2010基于不完整数据的EM算法初值选取(太原师范学院计算机系,山西太原030012)〔摘要〕不完整数据是实际中经常遇到的问题.在对这种数据进行分类或统计时,由于缺乏一些数据,结果则往往不尽人意.对缺失数据给定一个初值,通过...
身高问题使用EM算法求解步骤：.（1）初始化参数：先初始化男生身高的正态分布的参数：如均值=1.7，方差=0.1.（2）计算每一个人更可能属于男生分布或者女生分布；.（3）通过分为男生的n个人来重新估计男生身高分布的参数（最大似然估…
EM算法(ExpectationMaximization),是一种求解极大似然估计参数的算法。很多的机器学习或统计模型中，要用到最大似然估计。而最大似然估计的求参数过程牵涉到最优化问题。EM算法就是可以求解这一类问题的算法。可以应用于GMM，HMM等模型
EM算法实验最大似然估计在已知每次实验的是A和B的情况下，我们可以直接使用最大似然估计求解A、B正面出现的概率$p_A$和$p_B$。由于每次实验都是地抛十次，所以可以知道实验结果服从二项分布$B(10,p_A)$和$B(10,p_B)$。...
-1-一种基于EM算法的缺失数据插补算法中国矿业大学计算机科学技术学院，江苏徐州(221116)E-mail：zhpeng9@sina要：数据的集成是进行科学研究的一种重要手段，在实际应用中，集成后的数据集不可避免的会出现一些缺失。
由于GMM参数估计是EM算法的应用，所以在EM算中需要说明的几点内容在这里进行简单介绍：.步骤1，参数的初值可以任意选择，但需要注意算法对初值是敏感的；.步骤2，E步求Q函数.每次迭代实际在求Q函数及其极大；.步骤3，M步求Q函数的…
【摘要】：EM算法由于在参数估计等领域的广泛应用,近年来发展十分迅速。但EM算法也存在一些自身缺陷,诸如迭代公式推导复杂,收敛速度对迭代初值选取依赖较大,以及如何将其改进用于混合分支数未知情况下的混合模型参数估计问题,本文正是基于对上述问题的解决加以展开的。
线性不等式约束下的EM算法.郑术蓉.【摘要】：不完全数据(包括缺失数据、潜在数据等)问题的研究和半序约束下的统计推断都是统计学中重要的研究领域，广泛地应用于工程学、生物学、医药学、经济学和社会科学。.在很多情况下这两类问题是同时出现的...
本文提出一种基于EM算法的缺失数据插补算法，通过一个简单的迭代算法，得到缺失数据周围的密度函数，通过该函数，可以得到缺失的数据值。.实验证明，该算法运行简单稳定，插补效果与实际数据拟合较好。.2．EM算法EM算法是Dempster，Laind和Rubin于...
本文考察了利用EM算法的盲信道估计与Turbo检测的结合对多径信道下的编码BPSK信号进行联合迭代检测与文献[10-13]不同的是本文考虑了接收端未知信道径数情况下的信道估计因此本文比较了两种不同的初值选择一种假设已知径数另外一种是初值径数设为比
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