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EM算法详解及代码实现.zip_EM算法_HMM_无监督聚类_极大似然估计

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简介：
本资料深入解析EM（期望最大化）算法原理及其在HMM模型与无监督聚类中的应用，并提供基于极大似然估计的代码实例，适合机器学习进阶者研究。 EM算法是由Dempster、Laind和Rubin在1977年提出的一种用于求解参数极大似然估计的方法。该方法可以从非完整数据集中对参数进行MLE估计，是一种简单且实用的学习算法。它可以广泛应用于处理缺失数据、截尾数据以及含有噪声的不完全数据问题。具体来说，EM算法可以用来填充样本中的缺失值、确定隐藏变量的取值、估算HMM（隐马尔可夫模型）中的参数、估计有限混合分布的参数，并且能够进行无监督聚类等任务。

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  • EM算法详解及代码实现.zip_EM算法_HMM_无监督聚类_极大似然估计
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    本资料深入解析EM（期望最大化）算法原理及其在HMM模型与无监督聚类中的应用，并提供基于极大似然估计的代码实例，适合机器学习进阶者研究。 EM算法是由Dempster、Laind和Rubin在1977年提出的一种用于求解参数极大似然估计的方法。该方法可以从非完整数据集中对参数进行MLE估计，是一种简单且实用的学习算法。它可以广泛应用于处理缺失数据、截尾数据以及含有噪声的不完全数据问题。具体来说，EM算法可以用来填充样本中的缺失值、确定隐藏变量的取值、估算HMM（隐马尔可夫模型）中的参数、估计有限混合分布的参数，并且能够进行无监督聚类等任务。
     
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