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EM算法
EM算法
高斯混合模型EM算法实现
高斯混合模型
EM算法
参数估计
均值
方差
本程序的主要目的是针对高斯混合模型的参数估计问题而编写的,采用的算法是EM算法。对均值、方差和权重的估计已经写成独立的函数,并且保存成.M文件,运行时,只需要运行main.m文件即可。附有样本数据,存放在电子表格中。
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EM算法的matlab实现
EM算法
matlab实现
应用背景
统计计算
参数估计
应用背景 在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类领域。 关键技术 最大期望算法经过两个步骤交替进行计算: 第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值; 第二步是最大化(M),最大化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值。 M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算中,这个过程不断交替进行。
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matlab代码实现EM算法
EM算法
matlab代码
实现
EM算法实现,是matlab主站上获得的可靠程序。
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大家都在寻找的em算法
em算法
寻找
matlab实现
一个大家都在寻找的em算法,matlab实现
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matlab代码实现em算法
em算法
matlab代码
实现
解压缩
环境
em算法matlab代码。解压缩后直接可以在matlab环境下运行
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matlab代码实现EM算法
matlab代码
EM算法
高斯混合模型
均值
方差
matlab实现的EM算法,用于高斯混合模型的均值、方差、权重估计
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用matlab编写的GMM算法
GMM算法
matlab编写
样例
EM算法
GMM参数
这是一款用matlab编写的GMM算法,有样例,实现用EM算法寻找GMM参数
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EM算法进行小波域隐马尔科夫模型的参数训练
EM算法
小波域
隐马尔科夫模型
参数训练
是利用EM算法进行小波域隐马尔科夫模型的参数训练,这个训练时间上比其它方法有所提高。
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基于EM算法的GMM模型建立
EM算法
GMM模型
说话人识别
高斯混合模型
噪声环境
基于EM算法的GMM模型建立 很有效果高斯混合模型(GMM)是一种经典的说话人识别算法,本文在实现其算法的同时,主要模拟了不同噪声环境情况下高斯混合模型 (GMM)的杭嗓声性能,得到了一些有益结论。
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关于EM算法的编程实例
EM算法
编程实例
这次上传的程序源码是关于EM算法的编程实例。
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Matlab_SIMULINK
matlab_simulink
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PGA, 相位梯度自聚焦算法
人脸检测实现工具
基于重复控制补偿的PID控制
演示高斯光束经透镜后的变化
龙格库塔法求解了齿轮系统6自由度的动力学方程