Jensen不等式其实在运筹学以及基础的优化理论中，便有涉及。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，，那么f是凸函数。拓展到多元的情形，x是向量时，如果其对应的Hessian矩阵H是半正定的（），那么f是凸函数。特别的，当或者海瑟矩阵为正定时(H>0)，那么称函数f是严格凸函数。Jensen不等式表述如下：如果f是凸函数，X是随机变量，那么特别地，如果f是严格凸函数，当且仅当(也就
注：不定时更新1.常见的距离算法1.1 欧几里得距离（Euclidean Distance） 在数学中，欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”（即直线）距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间。相关联的范数称为欧几里得范数。Euclidean Distance是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。代码： >>>
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2024-04-13 11:39:12
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K近邻算法K近邻算法优点就是算法简单，很容易理解，也很方便。缺点就是计算量大，每次输入一个向量x，把它归类时总要计算一遍离所有点的距离，并且排序。这十分麻烦，对于高维的数据以及样本量较大的数据。其计算量是十分大的，因此不建议使用。还有一个缺点就是，输入一个n1的向量X，结果需要计算其距离，变成了一个nn的矩阵，因此是数据变大，对存储而言也是一种压力。决策树 决策树是一种有监督学习的方式，回归树输出
目录简介EMD算法原理python实现EMD案例本教程为脑机学习者Rose原创(转载请联系作者授权)发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195简介SSVEP信号中含有
原创
2021-09-07 13:38:40
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SIMILINK模块库按功能进行分为以下8类子库： Continuous（连续模块） Discrete（离散模块） Function&Tables（函数和平台模块） Math（数学模块） Nonlinear（非线性模块） Signals&Systems（信号和系统模块） Sinks（接收器模块） Sources（输入源模块） 连续模块
目录简介EMD算法原理python实现EMD案例本教程为脑机学习者Rose原创(转载请联系作者授权)发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195简介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...
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2022-01-25 10:17:23
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EM算法是一个很经典的算法，有人成为上帝算法，可以可以在你不知道样本类别的情况下求出该样本的类别，前提你需要知道样本服从什么分布。是一种经典的无监督学习算法。平常我们求解最优问题，通常采用最小二乘法，梯度下降法，高斯牛顿法，牛顿法，拟牛顿法，列-马算法等等。但是在使用这些方法之前通常会使用极大似然估计或者拉格朗日乘子法作为前序，同样EM算法也是极大似然估计的后续。极大似然估计是把累乘问题通过对数似
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2024-06-08 23:34:49
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EM算法是一种迭代的算法，1977年由Dempster等人提出，用于含有隐变量（Hidden Variable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。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）。其基本思想是：首先根据己经给出的观
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2024-06-25 20:44:26
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十大算法 —— EM1、基本介绍（1）概述：EM算法的全称是期望-最大化算法。该算法是一种通过迭代求解隐含变量的充分统计量和最大化似然函数以达到估计参数的算法。该算法广受关注，不仅是因为其含有隐含变量的似然函数提供解法，更是因为其完备的数学模型得以保证其求解结果的正确性。EM算法是一种迭代优化策略，由于其每次迭代都分为两步，第一步为E（求期望），第二步为M（最大化），所以称为EM算法。EM算法的基
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2024-02-29 11:06:22
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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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算法背景经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，缩写EMD）是由黄锷（N. E. Huang）在美国国家宇航局与其他人于1998年创造性地提出的一种新型自适应信号时频处理方法，特别适用于非线性非平稳信号的分析处理。算法过程分析筛选（Sifting）求极值点 通过Find Peaks算法获取信号序列的全部极大值和极小值
拟合包络曲线 通过信号序列的
最近在写毕业论文，由于EM算法在我的研究方向中经常用到，所以把相关的资料又拿出来看了一下，有了一些新的理解与感悟。在此总结一下。EM算法即“期望极大算法”。学过机器学习的朋友都知道EM算法分两步：E步求期望，M步求极大。但是期望是求谁的期望，极大是求谁的极大呢？这里面其实有两种解读角度。“通俗”角度通俗角度的话，求极大肯定是求似然函数的极大了，而且一般都是对数似然。我们一般解决模型参数
EM 算法所面对的问题跟之前的不一样，要复杂一些。EM 算法所用的概率模型，既含有观测变量，又含有隐变量。如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用极大似然估计法，或贝叶斯估计法来估计模型参数，但是，当模型含有隐变量时，情况就复杂一些，相当于一个双层的概率模型，要估计出两层的模型参数，就需要换种方法求解。EM 算法是通过迭代的方法求解。监督学习是由训练数据 {(x(1),y(1)),
重头戏来了。在以往的应用经验里，VMD方法在众多模态分解方法中可以说是非常好的。从催更力度上看，这个方法也是格外受关注。笔者决定加快进度快一些写完这个方法，十月份了有些同学要开始做毕设，希望这篇文能帮上忙。1. VMD（变分模态分解）的概念VMD（Variational Mode Decomposition）即变分模态分解，与2014年由Dragomiretskiy[1]等人提出，虽然它也叫模态分
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2024-05-07 21:26:01
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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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一、概述概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量，如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接利用极大似然估计法或者贝叶斯估计法估计模型参数。但是，当模型同时又含有隐变量时，就不能简单地使用这些方法。EM算法适用于带有隐变量的概率模型的参数估计，利用极大似然估计法逐步迭代求解。二、jensen不等式 是区间 上的凸函数，则对任意的 ，有不等式：&
Python_机器学习_算法_第10章_10EM算法 文章目录Python_机器学习_算法_第10章_10EM算法EM算法学习目标10.1 初识EM算法学习目标小结10.2 EM算法介绍学习目标1 极大似然估计1.1 问题描述1.2 用数学知识解决现实问题1.3 最大似然函数估计值的求解步骤2 EM算法实例描述3 EM算法流程3 小结10.3 EM算法实例学习目标1 一个超级简单的案例2 加入隐变
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2023-09-25 17:14:37
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1.EM算法1.1概述 EM（Expectation-Maximum）算法也称期望最大化算法，曾入选“数据挖掘十大算法”中，可见EM算法在机器学习、数据挖掘中的影响力。EM算法是最常见的隐变量估计方法，在机器学习中有极为广泛的用途，例如常被用来学习高斯混合模型（Gaussian mixture model，简称GMM）的参数；隐式马
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2023-09-27 22:08:53
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opencv中图像一种相似性度量方法-------EMD
opencv
算法
EMD算法是用来比较两幅图像相似性的方法。在颜色直方图中，由于光线等的变化会引起图像颜色值的漂移，它们会引起颜色值位置的变化，从而导致直方图匹配失效。EMD的思想是求得从一幅图像转化为另一幅图像的代价，用直方图来表示就是求得一个直方图转化为另一个直方图的代价，代价越小，越相似。计算&nb
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2024-04-01 19:47:23
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