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
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
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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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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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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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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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)),
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
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：&
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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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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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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EMDEmpirical Mode Decompsition与小波的区别小波分析需要选定一个小波基，小波基的选择对整个小波分析的结果影响很大。小波基可能全局最佳，但某些局部并不是，所以小波分析的基函数缺乏适应性。EMD克服了基函数的无自适应性的问题。IMFIntrinstic Mode Functions 内涵模态分量，即原始信号被EMD分解后得到的各层信号分量。 IMF有两个约束条件： 1）整个
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2024-07-03 12:22:35
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目录一、问题描述二、程序设计1. 程序输入2. 程序输出3. 程序功能三、程序实现原理四、程序具体实现1.模块设计编辑2.程序测试与分析3.代码附录五、分析总结一、问题描述使用Jsteg和F5隐写算法对图像进行隐写与隐写分析二、程序设计1. 程序输入task.m：标准图像Lena.tiff，供Jsteg算法隐藏的随机数据data1和供F5算法隐藏的随机数据data2；
Jsteg_in.m：隐藏数
EM算法（Expectation Maximization Algorithm，期望极大算法）是一种解决优化问题的迭代算法，用于求解含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计（MLE）或极大后验概率估计（MAP）。EM算法是一种比较通用的参数估计算法，被广泛用于支持向量机（SMO算法）、朴素贝叶斯、GMM（高斯混合模型）、K-means（K均值聚类）和HMM（隐马尔可夫模型）的参数估计。理解EM算
# EMD算法的科普与Python实现
## 引言
EMD（经验模态分解）是一种信号处理的技术，被广泛用于处理非线性和非平稳信号。它通过将信号分解成一系列固有模态函数（IMF），帮助我们更好地理解信号的不同成分，尤其在地球科学、金融市场和医学信号分析等领域表现突出。本文将介绍EMD算法的基本概念，并给出Python中的实现示例，同时通过可视化图表帮助理解。
## EMD算法的基本概念
EM
