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我也要
EM算法：
EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算方法中每一次迭代都分两步，其中一个为期望步（E步），另一个为极大步（M步），所以算法被称为EM算法（Expectation Maximization Algorithm）。EM算法受到缺失思想影响，最初是为了解决数据缺失情况下的参数估计问题，其算法基础和收敛有效性等问题在Dempster，Laird和Rubin三人于1977年所做的文章Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm中给出了详细的阐述。其基本思想是：首先根据己经给出的观测数据，估计出模型参数的值；然后再依据上一步估计出的参数值估计缺失数据的值，再根据估计出的缺失数据加上之前己经观测到的数据重新再对参数值进行估计，然后反复迭代，直至最后收敛，迭代结束。
EM算法优缺点：
优点：简介中已有介绍，这里不再赘述。
缺点：对初始值敏感：EM算法需要初始化参数θ，而参数θ的选择直接影响收敛效率以及能否得到全局最优解。
EM算法推导：
最大似然估计
【机器学习基础】EM算法
目录 一 样例 二 公式描述 三 参考文献 最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译为期望最大化算法），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性变量。 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），...
EM算法
EM算法（Expectation Maximization Algorithm）是一种迭代算法，它是解决含隐变量（latent variable）情况下的参数估计问题，而求模型的参数时一般采用最大似然估计，由于含有了隐含变量，所以对似然函数参数求导是求不出来的，虽然通过梯度下降等优化方法也可以求解，但如果隐变量个数太多，将会带来指数级的运算。 EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算方法中每...
机器学习算法：EM算法
机器学习算法：EM算法；Expectation-Maximization（期望-最大化）算法；高斯混合模型；高斯分布
统计学习方法---EM
EM算法详解 基本了解 什么是EM算法？ EM的全称是Expectation Maximization 即期望最大化。它是用来求解含有隐变量的概率模型参数的参数估计方法。因为若概率模型含有隐变量，则无法使用极大似然估计法或贝叶斯估计法来估计参数，所以提出了通过迭代不断求解似然函数的下界逼近求解对数似然函数极大化的算法即EM算法。 为什么不能用极大似然估计法或贝叶斯估计法来估计参数？ 对数似然函数的...
合宙Air780EP速连OneNET：AT+MQTT应用指南
本文详细讲解了合宙Air780EP使用AT指令通过MQTT接入OneNET的过程。
遥感大模型的深度学习从CNN到Vision Transformer以及混合架构的演进之路
深度学习，特别是以卷积神经网络（CNN）和Transformer为代表的“大模型”技术，正以其强大的表征学习能力，深刻地重塑着遥感智能解译的整个技术栈与认知范式。本文将系统性地梳理遥感大模型从局部卷积的奠基，到全局注意力的革命，再到二者融合的混合架构演进这一波澜壮阔的历程。我们将深入剖析每个阶段的核心技术原理，结合遥感数据特性与实际应用案例，详细阐述其在分类、检测、分割等核心任务中的具体应用。
EM算法推导、优缺点及改进方法
EM算法推导、优缺点及改进方法
105. replace( )函数
【目录】
EM算法及其应用（代码）
最近上模式识别的课需要做EM算法的作业，看了机器学习公开课及网上的一些例子，总结如下：（中间部分公式比较多，不能直接粘贴上去，为了方便用了截图，请见谅） 概要 适用问题 EM算法是一种迭代算法，主要用于计算后验分布的众数或极大似然估计，广泛地应用于缺损数据、截尾数据、成群数据、带有讨厌参数的数据等所谓不完全数据的统计推断问题。 优缺点 优点：EM算法简单且稳定，迭代能保证观察数据对数后验
一文详解脉搏血氧测量原理与方法
本文摘要：血氧饱和度(SpO2)是评估人体氧合功能的重要指标，反映血红蛋白携氧能力。其测量基于光电容积描记法(PPG)，利用红光(660nm)和红外光(940nm)通过组织时的吸收差异计算。脉搏波特征与心血管状态相关，动脉硬化会影响波形特征。Masimo公司的信号提取技术(SET)通过并行算法有效解决了传统血氧仪在运动、弱灌注情况下的测量误差问题，显著提升了临床监测的准确性和可靠性。该技术已成为血氧监测的金标准，在降低误报率、缩短响应时间方面具有显著优势。
海康视觉平台VisionMaster实战入门：从通讯配置到工具应用
本文为海康VisionMaster视觉平台实战入门指南，详细介绍了从软件安装准备、与PLC等外部设备的通讯配置，到匹配定位、测量、畸变矫正等核心工具的应用方法。通过实战案例拆解，帮助工程师快速掌握如何搭建完整的机器视觉检测与引导定位系统，实现工业自动化项目落地。
EM算法简介
1.简介 EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算方法中每一次迭代都分两步，其中一个为期望步（E步），另一个为极大步（M步），所以算法被称为EM算法（Expectation Maximization Algorithm）。EM算法受到缺失思想影响，最初是为了解决数据缺失情况下的参数估计问题。其基本思想是：首先根据己经给出的观测数据，估计出模型参数的值；然后再依据上一步估计出的参数值估计缺失数据...
AD9361 官方例程
文章目录一、官方资料1.1 介绍1.2 下载 和 使用1.3 相关资料二、步骤2.1 在Vivado中构建HDL2.2 在SDK中构建No- OS总结 一、官方资料 1.1 介绍 HDL参考设计介绍：AD9361 HDL Reference Designs 无操作系统介绍：AD9361 No-OS Software 1.2 下载 和 使用 HDL下载：Download HDL 在Vivado中构建HDL：Building HDL No-OS下载：Download No-OS 1.3 相关资料 AD
OpenCV机器学习（3）期望最大化（Expectation-Maximization, EM）算法cv::ml::EM
cv::ml::EM 是 OpenCV 机器学习模块中的一部分，用于实现期望最大化（Expectation-Maximization, EM）算法。EM 算法是一种迭代方法，通常用于估计有限混合模型（如高斯混合模型，GMM）的参数。它在数据聚类、密度估计等领域有着广泛应用。
Transformer在CV里太耗算力？手把手拆解Restormer的MDTA与GDFN模块
本文深度解析了CVPR2022最佳论文提名作品Restormer的创新模块MDTA与GDFN，有效解决了Transformer在计算机视觉领域的高计算复杂度问题。通过通道注意力降维和门控前馈网络设计，Restormer在图像恢复重建任务中显著降低计算量，同时保持高性能，为实时图像处理提供了可行方案。
第44节：cesium 大雾效果（cesium自带）（含源码+视频）
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ML-EM算法
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计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
【ML1】机器学习之EM算法（含算法详细推导过程）
写在前面的话：对于EM算法（Expectation Maximization Algorithm， 最大期望算法）， 大家如果仅仅是为了使用，则熟悉算法流程即可。此处的算法推导过程，仅提供给大家进阶 之用。对于其应用，主要应用在机器学习和计算机视觉的数据聚类领域。以下是当时自己做 的关于EM算法的PPT，供老铁们参考。 ...
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
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锂电池充电器电路设计 里面有电路
锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。
CT重建算法之统计迭代类算法——ML-EM算法(matlab实现版本)
CT重建算法之统计迭代类算法——ML-EM算法(matlab实现版本) 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 此仓库提供的资源文件为CT重建算法中的统计迭代类算法之一——ML-EM算法的matlab实现版本。以下是关于该算法的详细介绍： 算法简介 ML-EM算法，即最大似然估计-期望极大算法，是一种用于解决含有隐变量概率模型参数优化问题的迭代算法。它主要用于求解极大似然...
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
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机器学习实验报告——EM算法
在本次机器学习实验中，探究的是期望最大化EM算法。实验中我首先查找了EM的算法背景，最早是用来进行参数估计的一种算法。然后由一个两个碟子分菜的例子引入EM算法，碟子分菜中给每个碟子初始化菜量和观察预期并调整的两个步骤实际上就是期望步骤（Expectation）和最大化步骤（Maximization）。然后分析了EM算法假设及算法原理，即四个核心部分：E步骤、M步骤、迭代更新及收敛性。在算法推导部分，我实现了以下两个关键流程：第一步，初始化分布参数 θ；
【机器学习】EM算法
EM算法的思路如下： 1. 给 𝜃~𝐴~ 、 𝜃~𝐵~ 一个初始值； 2. 分别计算每组实验在抛掷硬币A、硬币B的情况下所得概率，并根据该概率值去分别计算两硬币正面朝上次数的期望值。因此，此步骤也被称为“E过程”； 3. 分别用第 2 步中计算的每组期望值来计算 𝜃~A~^(𝑖)^、𝜃~B~^(𝑖)^； 4. 将计算得到的 𝜃~A~^(𝑖)^、𝜃~B~^(𝑖)^ 回代第 2、3 步，并不断迭代得到 𝜃~A~^(𝑖+1)^、𝜃~B~^(𝑖+1)^ , 直至收敛（或到一定精度）。
机器学习EM算法原理及推导
在机器学习与统计推断中，我们经常会遇到“缺失数据”或“潜在变量”（latent variables）的情形：样本并非完全可观测，而部分信息被隐藏或丢失。这种情况下，直接对观测数据做极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）往往非常困难，因其对数似然函数通常是非凸、甚至没有封闭解的高维积分。期望—最大化（Expectation–Maximization, EM）算法正是在这种背景下应运而生。
基于泊松模型的EM-ML算法简单描述（MatLab代码）
基于泊松模型的EM-ML算法：详细推导过程可参照网络资源：MLEM算法全过程推导_百度文库：https://wenku.baidu.com/view/be21f4520a4c2e3f5727a5e9856a561252d321f3.html这里只做简单介绍，如有问题请指正。谢谢！1、迭代公式图片来源：https://wenku.baidu.com/view/74774f53dd36a32d7275...
机器学习算法-EM算法
前言EM算法是机器学习十大算法之一，它很简单，但是也同样很有深度，简单是因为它就分两步求解问题E步：求期望（expectation） M步：求极大（maximization)深度在于它的数学推理涉及到比较繁杂的概率公式等，所以本文会介绍很多概率方面的知识，不懂的同学可以先去了解一些知识，当然本文也会尽可能的讲解清楚这些知识，讲的不好的地方麻烦大家评论指出，后续不断改进完善。EM算法引入概率模型有时...
机器学习实战 EM算法 python3实现
EM算法送上，网络上原理到处都是，一定写的比我好，大家可以来参考一下python3的代码，原理可以看看别的大神的。 1.算法原理EM 算法是 Dempster,Laind,Rubin 于 1977 年提出的求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行 MLE 估计，是一种非常简单实用的学习算法。这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据，截尾数据，带有噪声等所谓的不完全数据。可以有一些...
机器学习基础算法29-EM实践
文章目录1.EM算法的实现2.EM算法估算GMM的参数3.GMM调参：covariance_type4.EM算法无监督分类鸢尾花数据5.GMM/DPGMM(贝叶斯高斯分布)比较 1.EM算法的实现 import numpy as np from scipy.stats import multivariate_normal from sklearn.mixture import GaussianMixture from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import mat
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