VMware Server1.0.10加oracle enterprise linux5.5 1. 硬件要求和概述为每个虚拟机至少分配 700MB 内存；为所有虚拟机预留至少 30GB 磁盘空间。主机操作系统环境概况：主机名操作系统处理器内存磁盘网卡pacuWindows XP Professional Service Pack 2（32 位）Intel Pentium 4
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2024-07-17 22:51:18
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创建数据库时时没有配置EM，当需要时可以使用下面的方法创建EM。
第一种：
database configuration assistant的配置数据库选件。
第二种：
一、删除一些用户、视图、同义词
若是没有完全删除，那么创建em时会不断提示出错，然后又需要重新配置：
同义词已创建。
同义词已创建。
CREATE PUBLIC SYNONY
原创
2014-09-12 12:59:05
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1．EM算法是含有隐变量的概率模型极大似然估计或极大后验概率估计的迭代算法。含有隐变量的概率模型的数据表示为 。这里，是观测变量的数据，是隐变量的数据， 是模型参数。EM算法通过迭代求解观测数据的对数似然函数的极大化，实现极大似然估计。每次迭代包括两步：步，求期望，即求 )关于)的期望： 称为函数，这里是参数的现估计值；步，求极大，即极大化函数得到参数的新估计值： 在构建具体的EM算法时，重要的是
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2023-11-26 18:11:55
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1.EM算法简介EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法，如果概率模型的变量都是观测变量（数据中可见的变量），则可以直接用极大似然估计，或者用贝叶斯估计模型参数。但是，当模型含有隐变量（数据中看不到的变量）时，就不能简单地使用这些估计方法，而应该使用含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法，也即EM算法。 EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法，既然我
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2023-10-07 12:53:30
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1硬币问题先看一个抛硬币问题，如果我们有A和B两个不均匀硬币，选择任意一个硬币抛10次(这里我们知道选择是的哪一个硬币)，共计选择5次。正面记为H，背面记为T。记录实验结果，求A和B再抛正面向上的概率？使用极大似然估计(Maximum likelihood)来算：统计出每次实验，正反面的次数多次实验结果相加相除得到结果，P(A)=0.8,P(B)=0.45但是在实际过程中，很有可能我们只知道有两个
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2023-07-20 14:38:52
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本文主要是在阅读过程中对本书的一些概念摘录，包括一些个人的理解，主要是思想理解不涉及到复杂的公式推导。会不定期更新，若有不准确的地方，欢迎留言指正交流
原博客地址： blog.csdn.net 本文完整代码github： anlongstory/awsome-ML-DL-leaninggithub.com
第 9 章 EM 算法
在统计学中，
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2024-08-11 15:15:22
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目录一。Jensen不等式：若f是凸函数二。最大似然估计 三。二项分布的最大似然估计四。进一步考察 1.按照MLE的过程分析 2.化简对数似然函数 3.参数估计的结论 4.符合直观想象五。从直观理解猜测GMM的参数估计 1.问题：随机变量无法直接(完全)观察到 2.从直观理解猜测GMM的参数估计 3.建立目标函数&nb
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2023-07-20 14:38:53
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最近上模式识别的课需要做EM算法的作业，看了机器学习公开课及网上的一些例子，总结如下：（中间部分公式比较多，不能直接粘贴上去，为了方便用了截图，请见谅）概要适用问题EM算法是一种迭代算法，主要用于计算后验分布的众数或极大似然估计，广泛地应用于缺损数据、截尾数据、成群数据、带有讨厌参数的数据等所谓不完全数据的统计推断问题。优缺点优点：EM算法简单且稳定，迭代能保证观察数据对数后验似然是单调不减的。&
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2023-09-05 08:08:05
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高斯混合模型核心思想假设数据集是按照一定统计过程产生的，那么聚类的过程就是通过样本学习相应统计分布模型的参数混合模型简介混合模型将数据看作是从不同的概率分布得到的概率的观测值的集合。通常采用高斯分布，称之为高斯混合模型。一个数据的产生可以分成两个过程： 1. 选择分模型k， 概率为归一化后的αk
α
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2024-03-04 11:54:49
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# 学习使用EM模型（期望最大化算法）实现聚类
在数据科学和机器学习领域，EM（期望最大化）算法是一种经典的统计估计方法。EM算法常用于处理含有隐变量的模型，尤其是在聚类分析中。本篇文章将引导你逐步实现一个简单的EM模型，用于高斯混合模型（GMM），并以Python代码为例详解每一个步骤。最后，我们也会呈现出类图示意，帮助你更好地理解模型。
## EM模型实现的步骤
在实现EM模型之前，我们
前言：前一篇文章大概说了EM算法的整个理解以及一些相关的公式神马的，那些数学公式啥的看完真的是忘完了，那就来用代码记忆记忆吧！接下来将会对python版本的EM算法进行一些分析。这个代码在这个大神的博客 里面有写得很清楚啦！不过我还是要当一下搬运工，来继续聊聊这个python实现。EM的python实现和解析引入问题（双硬币问题）假设有两枚硬币A、B，以相同的概率随机选择一个硬币，进行如下的抛硬币
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2023-09-03 10:40:58
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EM算法描述及应用场景：某个数据集中有一些数据是缺失的，那么这些数据填充为多少比较合适。这是一个比较有研究意义的问题。 EM很适合解决这个问题： 最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中（此处理解为缺失值），参数的最大似然估计。在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率模型中
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2023-07-20 14:38:28
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大部分内容援引自别处 有少许修改 EM聚类算法一般多用于为了对数据进行训练而确定相关公式中的参数 1.一般概念介绍 最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找
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2023-06-21 22:00:33
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1EM算法是一种迭代算法，主要用于计算后验分布的众数或极大似然估计，广泛地应用于缺损数据、截尾数据、成群数据、带有讨厌参数的数据等所谓不完全数据的统计推断问题。2EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类(输入样本数据，输出样本数据的标注)。3优点：EM算法简
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2023-07-13 13:48:35
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本文的计算公式出自《统计学习方法》，写这篇文章主要是想把自己对这个算法的思路理清，并把自己的理解记录下来，同时分享出来，希望能够帮助到打算入门机器学习的人。定义：概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量或潜在变量。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，或贝叶斯估计法估计模型参数，但是，当模型含有隐变量时，就不能简单地使用这些估计方法了。EM算法就是含有隐变量的概率
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2023-06-14 19:53:38
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下面为ANSYS2021 R1版安装教程，注意在安装之前应首先完全卸载旧版本的证书管理器（如果有的话），下面为安装步骤，仅供参考学习。请照着本教程一步步安装，博主亲测安装成功。安装前先把杀毒软件关掉，包括win10自带的杀毒软件，基操勿6。一、下载及装载镜像下载软件安装包，注意由于安装包较大，约18G，将安装包分为了若干份，下载的时候应全部下载，然后解压即可，解压密码为：www.ansysjgy.
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2024-06-04 07:09:50
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EM是我最近想深入学习的算法，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，，那么f是凸函数。
翻译
精选
2013-12-04 10:11:07
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EM算法实例 通过实例可以快速了解EM算法的基本思想，具体推导请点文末链接。图a是让我们预热的，图b是EM算法的实例。 这是一个抛硬币的例子，H表示正面向上，T表示反面向上，参数θ表示正面朝上的概率。硬币有两个，A和B，硬币是有偏的。本次实验总共做了5组，每组随机选一个硬币，连续抛10次。如果知道每次抛的是哪个硬币，那么计算参数θ就非常简单了，如下图所示： 如果不知道每次抛的是哪个硬
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2023-07-20 14:39:27
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在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数，在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了详细说明。本文主要针对如何用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。 1. GMM模型： 每个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布
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2024-01-16 17:32:13
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PyEMD是经验模式分解(EMD)及其变体的Python实现。最流行的扩展之一是集成经验模态分解(EEMD)，它利用了噪声辅助执行的集成。
EMD的结果是得到一组具有振荡特征的分量。在普通EMD算法中，这些被称为固有模态函数(IMFs)，因为它们被期望具有单一模态。相反，EEMD不太可能
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2023-07-27 15:47:35
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