您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. GMM-Optim:将EM算法用于多类高斯混合模型,并使用optimtool进一步优化-源码

  2. GMM优化 期望最大化(EM)算法是找到一组统计参数(即高斯数据集的均值和方差)的局部最大似然估计的好方法。 该项目展示了如何为多维,多维高斯数据实现EM算法,以及如何使用MATLAB的优化工具箱进一步完善MLE估计器。 笔记 GMM.m是主要的.m文件。 用户定义数据集的真实均值,方差和比例,然后在GaussianNormalDist.m中随机生成。 负对数可能性目标函数是通过GMM_negloglik.m计算的。 在获得EM估计值之后, optimtool将使用Nelder-Mead / S
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-06
    • 文件大小:128000
    • 提供者:weixin_42132598