EM是我一直想深入学习的算法之一，第一次听说是在NLP课中的HMM那一节，为了解决HMM的参数估计问题，使用了EM算法。在之后的MT中的词对齐中也用到了。在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1. Jensen不等式 回顾优化理论中的一些概念。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x
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2024-08-09 11:54:41
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线性空间滤波空间滤波不同于灰度变换，空间滤波是用一个掩模依次处理每一个像素，输出图像的结果不只是由原来对应位置的像素值确定，而是由掩模范围内的元素值共同作用。 matlab使用imfilter函数实现线性空间滤波g=imfilter(f,w,filtering_mode,boundary_options,size_options) f是输入图像，w是滤波模板，g是滤波结果。filtering_mo
Smote的理解（2022.05.16） SMOTE是一种综合采样人工合成数据算法，用于解决数据类别不平衡问题。 它以每个样本点的k个最近邻样本点为依据，随机的选择N个邻近点进行差值乘上一个[0,1]范围的阈值，从而达到合成数据的目的。这种算法的核心是：特征空间上邻近的点其特征都是相似的。它并不是在数据空间上进行采样，而是在特征空间中进行采样，所以它的准确率会高于传统的采样方式。 即在以上所选的两
论文讲解： 该论文运用的卷积神经网络（CNN）和LSTM，其中CNN处理频率和空间信息，LSTM处理从CNN输出中提取时间相关性，并将两种模型进行融合。数据集采用的是脑电研究中最常用的DEAP和SEED数据集并且在两个数据集中都取得了很高的准确率。都达到了92%左右的准确率。： 论文设计了一种新
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2024-10-21 13:22:43
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? 内容介绍1. 绪论近年来，随着生物医学工程的快速发展，心电图（ECG）信号分析在临床诊断和健康监测中发挥着越来越重要的作用。然而，ECG信号不可避免地会受到各种噪声的干扰，如肌电图（EMG）噪声、呼吸噪声和电源线干扰等。这些噪声的存在会严重影响ECG信号的质量，进而影响ECG信号的分析和诊断。因此，ECG信号去噪成为ECG信号处理中的一个关键步骤。2. CEEMDAN算法简介完备经验模态分解（
目录 通俗理解极大似然估计EM算法引例EM算法公式推导Jensen不等式 EM算法的流程通俗理解极大似然估计 举个例子：假设有一百个男生，我们抽取五十个人进行身高的统计。 我们根据先验知识知道，身高服从高斯分布 ，但高斯分布的方差和均值不知道。 我们想通过抽取出的五十个人升高估计这两个参数，这就是极大似然估计。&n
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2024-05-17 17:33:34
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恒模算法，简称CMA算法是Bussgang类盲均衡算法中最常用的一种，就是当参数P=2时的Godard算法。CMA算法具有计算复杂度低，易于实时实现，收敛性能好等优点，代价函数只与接收序列的幅值有关，而与相位无关，故对载波相位不敏感。中文名恒模算法外文名Constant modulus algorithm简 称CMA恒模算法背景编辑语音序列要浪费大量宝
0. 简介tornado是一个用Python语言写成的Web服务器兼Web应用框架，由FriendFeed公司在自己的网站FriendFeed中使用，被Facebook收购以后框架以开源软件形式开放给大众。tornado最大的特点就是其支持异步IO，所以它有着优异的性能。下表是和一些其他Web框架与服务器的对比:(处理器为 AMD Opteron, 主频2.4GHz, 4核) 服务部署请求/每秒T
仅供个人学习用算法CNN：卷积神经网络 Convolutional neural networkRNN：循环神经网络 Recurrent neural networksLSTM：长短期记忆 Long short term memoryGRU : 门循环单元 Gated recurrent unitsFFNN：前馈神经网络 Feed forward neurral netwo
机器学习的三要素：模型、学习准则、优化算法。 优化算法：参数与超参数，在机器学习中，优化又可以分为参数优化和超参数优化。模型 f(x; θ)中的θ 称为模型的参数，可以通过优化算法进行学习。除了可学习的参数 θ 之外，还有一类参数是用来定义模型结构或优化策略的，这类参数叫做超参数。 常见的超参数
想要做好项目管理，就必须掌握这个方法——WBS项目分解的结构也是至关重要，WBS分解结构的特点是：1、自上而下，逐级进行分解。2、一个任务节点也只能一个人负责，其他人配合。3、工作量以日为单位。4、根据项目确定分解层级数量，层级越多越不易于管理。5、分解的任务节点，应该与实际工作情况一致，这样才能对项目进行指导。在项目实施过程中，项目WBS贯穿项目管理全过程，将项目各个阶段的工作串联起来形成项目集
目 录一、前言二、模型种类三、单元类型四、FEM文件五、参考文献 一、前言 SESAM （Super Element Structure Analysis Module）是由挪威船级社（DNV-GL）开发的一款有限元分析（FEA）系统，它以 GeniE、HydroD 和 DeepC 等模块为核心，是海洋工程结构分析的行业标准软件，主要用于海工结构的强度评估、波浪荷载计算和系泊系统分析等。G
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2024-07-22 23:31:00
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1.写在前面许多的 MATLAB 函数都支持选择性输入参数和输出参数。例如，我们调用 plot 函数，输入参数既可以少到 2 个，也可以多到 7 个参数。从另一方面说，函数 max 既支持一个输出参数，也支持两个输出参数。如果只有一个输出参数，max 将会返回函数的最大值。如果有两个输出参数将会返回数组的最大值和最大值所在的位置。如何知道一个MATLAB 函数有几个输入输出参数呢，以及函数相应的功
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2024-10-25 11:56:14
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Benders分解作为3大分解算法之一，听过很久了。好像目前最新的是Benders逻辑分解，比着Benders分解又升级进步了。UTD24中有一些相关的文章，我也在慢慢拜读中。1.常见的分解算法经典的3大分解算法分别是：（1）Benders decomposition (主要思想是行生成+割平面方法)； （2）Dantzig-Wolfe decomposition (主要思想其实就是列生成)； （
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2024-09-18 20:45:28
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深度学习的基本目标，就是寻找一个泛化能力强的最小值，模型的快速性和可靠性也是一个加分点。 随机梯度下降（SGD）方法是1951年由Robbins和Monro提出的[1]，至今已有60年历史。在当前的深度学习研究中，这种方法至关重要，一般被用在反向传播过程中。 近年来，研究人员提出一些新的优化算法，使用了不同方程来更新模型参数。2015年Kingma和Ba提出的Adam方法[18]，可看作是目前最
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2024-08-09 00:03:50
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优化算法，例如梯度，启发式，贝叶斯优化等等，当然很多地方叫的不一样。比如在工科领域，我们叫启发式算法，Kriging代理模型，在机器学习中，我们可能叫随机搜索，基于高斯过程的贝叶斯优化，反正都是一类东西，没有明显界限，可能有稍微不同，但是可以认为是一样的。 那么这么多优化算法有什么优缺点呢？我们通常都是想找到一个全局最优解，不管是最大值还是最小
《算法的流程图学习技巧与讲解.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《算法的流程图学习技巧与讲解.ppt(32页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、,第2章、程序的灵魂 算法,/,本章学习目标,理解算法的概念 了解算法的表示方法 掌握流程图的绘制方法 掌握三种基本结构的流程图 了解结构化程序设计方法,/,内容进度,算法 算法的表示方法 自然语言 传统流程图 N-S流程图 伪代码 计算机语言 各种
展示出图效果1 CEEMDAN信号分解算法CEEMDAN 分解又叫自适应噪声完备集合经验模态分解，英文全称为 Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise。CEEMDAN是对CEEMD的进一步改进，它引入了一种自适应噪声辅助方法，可以更好地处理信号中的高频噪声。CEEMDAN的主要步骤如下：对原始信号进行若干次
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2024-10-24 08:55:12
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影响力传播模型中的独立层叠模型（independent cascading model，IC模型），影响力传播过程中，种子的影响力具备子模性（submodularity），即种子的边际影响力增量会呈现递减趋势，CELF算法（Cost-effective Lazy-forward）利用这个发现改进了Kempe&Kleinberg的原始的Greedy算法，使得算法的速度大幅提升。下面说说具体是
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2024-05-17 14:51:59
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3 进行数组运算的常用函数在MATLAB中有一些常用函数，这些函数在日常的编程计算过程中会经常遇到，一般是基本的数学概念在MATLAB中的函数表达方式。这些函数在MATLAB中可以同时作用于整个矩阵或者数组，应用起来非常方便，不需要再另写循环程序来对各元素分别进行计算。掌握这些函数是进一步学习的基础。MATLAB人性化的地方在于其自带函数基本是按照相对应的英文名称缩写而来，所以便于记忆
