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2.3.2EM算法应用于GMM的算法步骤根据（7）、（8）、（11）三式我们已经得到了GMM重要参数的更新迭代公式，这就是EM算法应用于高斯混合模型的实例，其过程包含E步（计算）和M步（更新参数）。接下来我们把具体的算法过程写下来：
牛顿迭代法传奇（下）：意犹未尽，柳暗花明,牛顿,高斯,方程组,定理,...由于超定方程组通常不存在通常意义的解，这种情况下高斯-牛顿法可以求出一个推广意义下的解，称为最小二乘解。这是高斯留给应用数学和计算数学的遗产。可惜它埋没...
毕业论文：PSO算法及其应用.doc,JIUJIANGUNIVERSITY毕业论文题目PSO算法及其应用英文题目ParticleSwarmOptimizationAlgorithmandItsApplication院系信息科学与技术学院专业信息管理与信息系统姓名班级学号A073126指导...
高斯混合模型与EM算法的推导1.预备知识1.1高斯分布高斯分布是拟合随机数据最常用的模型。单变量的高斯分布概率密函数如下:其中分布的数学期望,标准差,是方差.更一般的情况，如果数据集是d维的数据,就可以用多变量高斯模型来拟合。
1EM算法的引入1.1EM算法1.2EM算法的导出2EM算法的收敛性3EM算法在高斯混合模型的应用3.1高斯混合模型Gaussianmisturemodel3.2GMM中参数估计的EM算法4EM推广4.1F函数的极大—极大算法期望极大值算法（expectationmaximizition...
近年来，随着压缩感知技术在信号处理领域的巨大成功，由其衍生而来的矩阵补全技术也日益成为机器学习领域的研究热点，诸多研究者针对矩阵补全问题展开了大量卓有成效的研究.为了更好地把握矩阵补全技术的发展规律，促进矩阵补全理论与工程应用相结合，针对矩阵补全模型及其算法进行了...
E-mail:rainkingwang881107@163.摘要：基于加权整体最小二乘的牛顿-高斯迭代算法,提出了一种抗差加权整体最小二乘模型。.利用标准化残差构造权因子函数,并采用中位数法获得具有抗差性的单位权中误差估值,能同时实现观测空间和结构空间抗差。.为获得标准化...
EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计。使用EM算法的原因首先举李航老师《统计学习方法》中的例子来说明为什么要用EM算法估计含有隐变量的概率模型参数。假设有三枚，
算法在迭代30次后跳出循环，输出最优解为[0.0202，0.0426]，此时目标函数值为因为我们选用的例子为二次型规划，显然最优解为[0，0]，最优值为0。最后，我们用一个三维动画来展示一下粒子群算法的寻优过程。
牛顿迭代法传奇（下）：意犹未尽，柳暗花明｜返朴.一项科学发现常常只能被幸运地发现一次。.而牛顿法则一次次被重新推广和修正，每次新发现的结果是，我们原来知道的牛顿法不过是新版的特例而已。.其发展和演变历史，正是数学学人不断探索新领域...
分享于2015-04-2510:11:10.0暂无简介文档格式:.pdf文档页数:4页文档大小:135.7K文档热度:文档分类:论文--期刊/会议论文文档标签:GaussSeidel迭...
高斯-赛德尔迭代法的算法及程序设计设方程组Ax如果则不收敛,终止程序;否则,转2源程序:#include
一系列迭代贪心算法[14,15,16]已被证明具有类似的精确重建特性,通常具有较少的计算复杂度。然而,这些算法比基本追踪方法需要更多的精确重建测量。在另一个方...
由于新计算出的分量比旧分量准确些,(1x因此设想一旦新分量2高斯-赛德尔(Gauss-Seidel)迭代法ix1)(1)1,,kkix++−求出,马上就用新分量(1)(1)11,,kkixx++−代替雅可...