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EM算法教程及程序代码

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简介:
本教程全面解析期望极大(EM)算法理论与应用,涵盖原理讲解、步骤演示,并提供详细编程实例和代码实现,适合初学者深入学习。 EM算法是一种期望最大化方法,包括E步(Expectation)和M步(Maximization)。以下是关于EM算法的讲义和程序内容:EM算法通过迭代的方式进行参数估计,在每次迭代中先计算隐变量的期望值,然后根据这个期望值来更新模型参数。这样的过程不断重复直至收敛。

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客服
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  • EM
    优质
    本教程全面解析期望极大(EM)算法理论与应用,涵盖原理讲解、步骤演示,并提供详细编程实例和代码实现,适合初学者深入学习。 EM算法是一种期望最大化方法,包括E步(Expectation)和M步(Maximization)。以下是关于EM算法的讲义和程序内容:EM算法通过迭代的方式进行参数估计,在每次迭代中先计算隐变量的期望值,然后根据这个期望值来更新模型参数。这样的过程不断重复直至收敛。
  • EM的Matlab实现
    优质
    本程序为基于Matlab的EM(期望最大化)算法实现代码,适用于数据分析与统计学习中的参数估计问题。 基于高斯混合模型的EM算法程序是用MATLAB编写的。
  • EM的Matlab实现
    优质
    本项目提供了一个使用MATLAB编写的EM(期望最大化)算法实现程序,适用于初学者学习及研究中快速应用。代码详细注释便于理解与修改。 基于高斯混合模型的EM算法程序使用MATLAB编写。
  • EM的Matlab实现.zip
    优质
    本资源提供了一个用MATLAB编写的EM(期望最大化)算法的完整实现源代码。适用于初学者学习和理解该算法的基本原理及应用实践。包含了详细的注释与示例数据,帮助用户快速上手并进行相关研究或项目开发。 【程序老媛出品,必属精品】资源名:matlab 实现EM算法 程序源码.zip 资源类型:程序源代码 源码说明:基于matlab实现的EM算法程序,包含完整代码,非常适合借鉴学习 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
  • EM的Matlab实现
    优质
    本资源提供了一套详细的MATLAB代码和教程,用于理解和实现期望最大化(EM)算法。内容涵盖了从理论基础到实际编程应用的全过程。 实现期望最大化算法EM,对混合模型进行参数估计,得到参数的具体值。
  • 压缩
    优质
    本资源提供多种经典与现代压缩算法的源代码,并附带详细的实现教程和示例,适合初学者和技术爱好者深入学习。 在IT领域内,压缩算法是数据处理与存储的重要技术之一,它们能够有效地减小文件大小并提高存储效率。本段落将深入探讨四种常见的压缩算法:ZIP、LZ77、LZH以及算术编码,并讨论其源码实现和相关教程。 首先介绍的是广泛使用的ZIP格式,它由Phil Katz在1989年开发出来。该格式采用多种压缩方法,其中包括DEFLATE算法,此算法融合了LZ77(即Lempel-Ziv-Storer-Szymanski)与霍夫曼编码技术。其中的LZ77是一种滑动窗口预测编码方式,通过识别源数据中的重复模式来创建匹配,并利用这些匹配表示原始信息;而霍夫曼编码则是一个可变长度前缀码系统,旨在减少高频字符所占位数以优化压缩效率。 接下来是LZ77算法,它是无损压缩技术的基础。该方法的核心在于通过查找输入序列中的最长重复段来实现数据的高效表达,并用一对(距离、长度)表示匹配;例如,“hellohello”可以简化为(5, 5),意味着从当前位置向前数五个字符处存在相同的五字符子串。 LZH,即由Hiroshi Imai创造的一种基于改进版LZ77算法压缩技术。通过优化匹配查找策略及编码方式,在特定场景下能够获得比ZIP更好的压缩效果;这种格式曾在1980年代末期于日本和早期个人计算机用户中广受欢迎。 算术编码,一种熵编码方法,它将源数据的概率分布转换为更紧凑的二进制表示。通过细分概率区间并将每个符号映射到特定子区间的浮点数上实现压缩目的;在处理非均匀概率分布的数据时尤其有效,有时甚至能提供比霍夫曼编码更好的压缩性能。 学习这些算法及其代码有助于开发者深入了解数据压缩原理,并可能激发新的创新方法。相应的教程则提供了理论背景和实践指导,帮助初学者快速掌握相关知识。实际应用中理解这类技术不仅对编写个人的压缩工具至关重要,对于优化数据传输与存储系统或深入解析现有库的工作机制同样重要。 综上所述,本段落涉及的数据压缩算法及其源码涵盖了基础且经典的方法:包括ZIP中的DEFLATE组合、LZ77的基本预测策略、LZH的改进措施以及算术编码的熵技术。通过这些内容的学习,开发者不仅能够提升对数据压缩的理解水平,还能增强解决实际问题的能力。
  • EMDe novo基发现(附文档和
    优质
    本资源介绍EM算法在生物信息学中的应用,特别是针对从头开始识别DNA或蛋白质序列中保守基序的方法。附带相关文档与完整代码供学习实践。 与生物信息相关的核苷酸序列模式分类问题可以通过算法文档和MATLAB程序实现来解决。
  • EMMatlab与DynamicFactorModel_Julia
    优质
    本资源包含两个部分:一是关于使用MATLAB实现期望最大化(EM)算法的代码;二是利用Julia语言构建动态因子模型的示例。适合研究统计学习和时间序列分析的学者参考。 EM算法在MATLAB中的代码用于实现动态因子模型。这是我在GitHub上的首次尝试。如果我能成功推送更新版本的自述文件,则会显示此消息。 该项目是在Julia语言中实施的,涉及两个主要步骤:初始化起始矩阵(包括卡尔曼滤波所需的观测和过渡矩阵)。我们通过主成分分析及简单OLS方法获取参数初始值。之后利用EM算法进行迭代以优化似然性,并更新相关参数。在后续阶段,计划进一步探索贝叶斯范式的估计方法(例如使用Gibbs抽样或Metropolis-Hastings算法)。 该项目的主要目标是,在学习模型的同时测试Julia语言是否比MATLAB更适合运行该动态因子模型代码,从而实现更快的计算速度。
  • Matlab-EM包.rar
    优质
    这个资源文件包含了使用MATLAB编写的EM(期望最大化)算法相关代码,适用于聚类分析、混合模型参数估计等领域。 用MATLAB实现EM算法涉及编写代码以执行期望最大化过程。这通常包括定义初始参数、迭代计算E步和M步,并通过设定收敛准则来终止循环。在实现过程中,需要确保模型的正确性和效率,同时可以通过调试和测试验证结果的准确性。
  • EM(含实验报告Java
    优质
    本资料详细介绍了EM算法理论及其应用,并附有实验报告和Java实现代码,适合学习与实践参考。 EM算法是一种无指导的学习算法,它能够解决概率模型中的参数估计问题。这里提供的是Michael Collins在1997年论文中描述的用于抛硬币应用的EM算法实现软件。下载包包括源代码、可执行程序以及关于EM算法的相关论文。