基于高斯混合模型的EM算法及其应用研究.邱藤.【摘要】：高斯混合模型(GMM)被广泛应用于模式识别、计算机视觉、机器学习、数据挖掘、生物信息学等不同领域。.在这些领域里,它被用来完成诸如图像分割、聚类、概率密度函数的构建等任务。.通常,人们用...
基于EM算法的缺失数据的统计分析及应用-统计学专业论文.docx,独创性声明本人提交的学位论文是在导师指导下进行的研究工作及取得的研究独创性声明本人提交的学位论文是在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中引用他人已经发表或出版过的研究成果，文中己加了特别标注。
-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。
EM算法在混合模型参数估计中的应用.作者：师大云端图书馆时间：2021-03-22分类：硕士论文喜欢：1209.【摘要】极大似然估计是参数估计的最重要的方法之一,由于其具有优良的统计性质而倍受包括统计学家在内的众多学者的推荐.但是由于实际数据通常是不...
TPISSN1007-130X计算机工程与科学COMPUTERENGINEERINGSCIENCE2005年第27Voi.27，No.2005文章编号：1007-130X（2005）07-0065-02结合EM算法的朴素贝叶斯方法在中文网页分类上的应用NaveBayesanMethodwthEMAigorthm...
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算法的非常直观而又不失精要的理解方式.抛游戏假设这样一个抛的测试,我们有两个A和B,它们正面朝上的概率分别为$\theta_A$和$\theta_B$,我们重复
今天不太想学习，炒个冷饭，讲讲机器学习十大算法里有名的EM算法，文章里面有些个人理解，如有错漏，还请读者不吝赐教。众所周知，极大似然估计是一种应用很广泛的参数估计方法。例如我手头有一些东北人的身高的
以上是EM算法应用的一个非常简单的例子。它用于表明给定具有缺失数据的参数估计问题，EM算法可以通过生成对丢失数据的可能猜测来迭代地解决该问题，然后通过使用这些猜测来最大化观察…
论文查重优惠论文查重开题分析单篇购买文献互助用户中心马尔科夫模型预测方法的研究及其应用...方面,本文将EM算法和隐马尔科夫模型进行结合,构造了基于EM算法的隐马尔科夫模型,提出了EM-HMM算法,并将其应用于孟德尔的基因遗传定律上,通过6...
这是EM算法的原文，引用次数高达5万多！EM算法在很多版本的排名中都被称为机器学习的10大算法之一。它在数学上优美，实现起来也很简单，是求解含有隐变量的最大似然估计、最大后验概率估计的有力工具，在高斯混合模型，隐马尔可夫模型等问题上得到了成功的应用。
3.将EM算法与切比雪夫多项式回归分析法结合应用于不完全测量数据处理中,研究和探讨基于EM算法的多项式回归分析在测量数据处理中的实现步骤,并给出公式推导,为实现基于EM算法...