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基于em算法的含缺失数据的参数估计硕士论文,em算法,em算法原理,matlabem算法,em算法实例,em算法应用,em算法代码,em算法的应用,em算法初始化,em算法的变种频道豆丁首页社区企业工具创业微案例会议热门频道工作总结作文股票医疗文档分类...
最近两天研究了一下EM算法，主要是基于《统计学习方法》和论文《Whatistheexpectationmaximizationalgorithm?》[1]，但是对两个文章里面给的实例求解过程都比较的困惑，搜索网上的一些博客也没有找到对应的求解过程，自己就仔细研究了...
对GMM模型的参数估计，就要用EM算法。更一般的讲，EM算法适用于带有隐变量的概率模型的估计，什么是隐变量呢？就是观测不到的变量，对于上面四川人和东北人的例子，对每一个身高而言，它来自四川还是东北，就是一个隐变量。为什么要用EM
1EM算法简介最大期望算法(ExpectationMaximizationAlgorithm，又译期望最大化算法)，是一种迭代算法，用于含有隐变量(hiddenvariable)的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。
文章目录1、总述2、定义3、感性例子：例子简介：加入隐变量zEM初级版EM进阶版例子总结4、Jensen不等式（前置知识）5、EM思想6、EM推导7、应用8、参考文献1、总述期望最大算法是一种从不完全数据或有数据丢失的数据集（存在隐含变量）中...
这个例子来自Do,ChuongB,andSerafimBatzoglou;2008;WhatIstheExpectationMaximizationAlgorithm?NatureBiotechnology26(8):897–899.EM算法是ML中一种非常重要的参数估计方法,在很多地方都用应用.上述论文给出了一种EM算法的非常
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1EM算法简介最大期望算法(ExpectationMaximizationAlgorithm，又译期望最大化算法)，是一种迭代算法，用于含有隐变量(hiddenvariable)的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。
文章目录1、总述2、定义3、感性例子：例子简介：加入隐变量zEM初级版EM进阶版例子总结4、Jensen不等式（前置知识）5、EM思想6、EM推导7、应用8、参考文献1、总述期望最大算法是一种从不完全数据或有数据丢失的数据集（存在隐含变量）中...
这个例子来自Do,ChuongB,andSerafimBatzoglou;2008;WhatIstheExpectationMaximizationAlgorithm?NatureBiotechnology26(8):897–899.EM算法是ML中一种非常重要的参数估计方法,在很多地方都用应用.上述论文给出了一种EM算法的非常
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