本文参考的是 人人都懂EM算法 - August的文章 - 知乎 这篇文章目录一、极大似然概述二、EM算法2.1 EM算法描述2.2 EM公式推导三、EM算法案例 一、极大似然概述假设我们需要调查我们学校学生的身高分布。我们先假设学校所有学生的身高服从正态分布 。(注意：极大似然估计的前提一定是要假设数据总体的分布，如果不知道数据分布，是无法使用极大似然估
强化学习是试错并不断迭代的过程，每次迭代：给定一个策略求值函数，并更新策略。DQN使用神经网络来近似值函数，即神经网络的输入是state,输出是Q(s,a)。通过神经网络计算出值函数后，DQN使用ϵ−greedy策略来输出action：首先环境会给出一个obs，智能体根据值函数网络得到关于这个obs的所有Q(s,a)，然后利用ϵ−greedy选择action并做出决策，环境接收到此action后会
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2024-10-05 10:23:06
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人教版地理必修一知识点总结第一单元 宇宙中的地球一：地球运动的基本形式：公转和自转 绕转中心 太阳 地轴 方向 自西向东（北天极上空看逆时针） 自西向东（北极上空看逆时针，南极上空相反） 周期 恒星年（365天6时9分10秒） 恒星日（23时56分4秒），近日点（1月初）快 远日点（7月初）快 各地相等，每小时15（两极除外）。线速度 平均30千米/小时 从赤道向两极递减,赤道1670KM\小时,
统计学习基础回顾 1. 后验概率 2 2. . 极大似然法 (MLE) 信息论基础 1. （互）信息 2. 熵、条件熵 3. 交叉熵、相对熵 最大熵模型 1 1 . 凸优化理论推导 Maxent 2. 与 MLE 的关系 EM 算法 1 1 . GMM 实例 2. MLE 推导我希望自己能通俗地把它理解或者说明白，但是，EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白，因为
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2024-05-13 13:38:25
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EM算法在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）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藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。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），利用概率模型参数的现有估计值，计算隐藏变量的期望；
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2023-12-01 12:46:01
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EDM营销：全称Email Direct Marketing，即电子邮件营销。企业可以通过使用EDM软件向目标客户发送EDM邮件，建立同目标顾客的沟通渠道，向其直接传达相关信息，用来促进销售。EDM软件有多种用途，可以发送电子广告、产品信息、销售信息、市场调查、市场推广活动信息等。身为一名会修电脑的数据分析师，总是要想着怎样把公司电脑搞坏，顺便给公司创造点价值刚好python有个 import
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2024-08-18 16:27:48
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EM算法：最大期望算法是一类通过迭代进行极大似然估计的优化算法，通常作为牛顿迭代法的替代，用于对包含隐变量或缺失数据的概率模型进行参数估计。在进行了解之前，我们先通过一个抛硬币的经典例子来解释EM算法的由来： 现在我们有两枚硬币 A 和 B，这两枚硬币和普通的硬币不一样，他们投掷出正面的概率和投掷出反面的概率不一定相同。我们将 A 和 B 投掷出正面的概率分别记为θA和θB。独立地做 5 次试验：
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2023-11-15 20:28:13
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SSVEP信号中含有自发脑电和大量外界干扰信号，属于典型的非线性非平稳信号。传统的滤波方法通常不满足对非线性非平稳分析的条件，1998年黄鄂提出希尔伯特黄变换(HHT)方法，其中包含经验模式分解(EMD)和希尔伯特变换(HT)两部分。EMD可以将原始信号分解成为一系列固有模态函数(IMF) [1]，IMF分量是具有时变频率的震荡函数，能够反映出非平稳信号的局部特征，用它对非线性非平稳的SSVEP信
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2023-09-26 15:35:16
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EMD是时频分析常用的一种信号处理方式，EMD经过发展到现在也有很多不同的发展，本文总结了已知的各种优化和变种。分类：EMD(经验模态分解)：基本模态分解 EEMD(集合经验模态分解)：EMD+白噪声 CEEMD(互补集合经验模态分解)：加正负成对的辅助白噪声 CEEMDAN(完全自适应噪声集合经验模态分解)：分解过程加白噪声经EMD分解得到的各阶IMF分量 ESMD(极点对称模态分解)：外部包络
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2024-04-21 15:49:56
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目录EMD分解解析一、 EMD初步介绍1.什么是EMD?2.EMD的工作原理是什么？3.EMD的基本分解过程二、EMD的分解三、EMD工具包的安装参考文献 EMD分解解析希望能通过这篇文章，让你对EMD分解具有初步的了解。一、 EMD初步介绍1.什么是EMD?经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态
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2024-01-26 09:32:13
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之前我们有了十几篇文章讲述了EMD算法的基础理论、IMF的含义、EMD的MATLAB实现方法，EEMD、CEEMD、CEEMDAN、VMD、ICEEMDAN、LMD、EWT、SWT的理论及代码实现，还讲到了HHT算法理论及其代码实现。上一篇介绍了IMF分量的方差贡献率、平均周期、相关系数，今天这篇讲一下也很常用和好用的IMF处理方法。一、关于IMF的重构有很多同学问IMF的重构要怎么做，信号重构确
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2023-12-29 16:46:43
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# Python中的经验模态分解（EMD）及其安装
在数据分析和信号处理中，经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）是一种重要的方法。EMD可以有效地将复杂信号分解成一组本征模态函数（IMF），便于后续分析。本文将介绍如何在Python中安装EMD库，以及如何使用该库进行信号处理。
## 1. 什么是EMD？
经验模态分解是一种时域信号处理技术，旨
原创
2024-10-14 06:25:56
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关于“EMD分解Python”的实现过程，今天我们将详细聊聊如何一步一步实现这个功能。从环境准备到优化技巧，保证大家能够轻松上手。在每个步骤中，我们都会加入一些图表和代码块，以帮助理解。
### 环境准备
在开始之前，首先要确保你的软硬件环境能够支撑EMD（经验模态分解）的实现。以下是我们的基本要求：
#### 软件要求
- Python 3.7或更高版本
- NumPy库
- SciPy
在数据分析和信号处理领域中，经验模态分解（EMD）是一种强大的工具，广泛用于从复杂信号中提取有用信息。本文将探索如何在 Python 中实施 EMD，具体内容包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景及扩展讨论。
## 背景描述
EMD 是一种用于分析非平稳或非线性信号的技术，它通过将复杂信号分解为若干个固有模态函数（IMF）来帮助分析和理解信号特性。EMD 的核心在于局部特征的提取
郑重声明：本文档只是方便自己学习记录1.EMD 工具包安装下载地址：://github./laszukdawid/PyEMD2.解压工具包，将文件复制到自己的python（Anaconda）的Lib的site-packages3.cmd切换到包的目录4.输入python setup.py install安装5.EMD分解实验# 导入工具库
import numpy as np
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2023-07-03 18:09:29
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# Python实现EMD的步骤详解
## 导言
欢迎小白开发者加入Python开发的行列！在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现EMD（Earth Mover's Distance）算法。EMD是一种用于衡量两个概率分布之间的相似性的方法，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。通过学习这个算法，你将更深入地理解Python的使用和数据处理的概念。
## 整体流程
在开始编
原创
2024-01-05 10:15:25
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EMD分解及其matlab实现方法1. 介绍EMD全称Empirical Mode Decomposition，是一种信号分解方法，由数学家黄锷在1998年提出。EMD方法具有自适应性，在信号分解过程中不需要先验知识和数学模型，在大多数情况下可以得到比较好的结果。EMD方法可以将一个信号分解成不同的本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMF），每一个IMF都是具有明确
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2024-01-10 20:07:42
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写在前面：前段时间做了个项目，用到了word2vec将用户浏览商品序列做了Embedding。但是这个Embedded的序列特征向量到底该怎么用呢？后面的模型该怎么设计呢？如何评价到底哪种用法是适合场景的？这种方法又该如何解释呢？所以，这里就解答这个问题。1、序列特征的处理方法之一：基于注意力机制方法序列特征的处理方法之一：基于注意力机制方法 - 知乎前言之前两篇讲过 稠密特征和多值类别特征加入C
条件频率分布就是频率分布的集合，每个频率分布有一个不同的“条件”，这个条件通常是文本的类别。当语料文本分为几类（文体，主题，作者等）时，可以计算每个类别独立的频率分布，这样，就可以通过条件频率分布研究类别之间的系统性差异。通常，我们用nltk的ConditionalFreqDist数据类型来实现的。1. 条件和事件频率分布计算观察到的事件，如本文中出现的词汇。条件频率分布需要给每个事件关联一个
EM算法推导假设有样本集,其中是m个独立的样本,每个样本对应的类别z(i)是不知道的(不知道是好鸡蛋还是坏鸡蛋)，要估计概率模型p(x,)的参数(估计坏鸡蛋的重量),但是由于z我们也不知道，那么就不能使用最大似然估计。那如果知道了z，就好计算了。目标是求等式(1)左边的最大值,等式(1): 对每一个样本i的所有可能类别z求等式右边的联合概率密度函数和，也就得到等式左边为随机变量x的边缘概率密度.如
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2024-02-26 19:37:56
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