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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1 前言 算法分析主要就是从计算资源消耗的角度来评判和比较算法，更高效利用计算资源，或者更少占用计算资源的算法，就是好算法。计算资源主要分为两种，一种是算法解决问题过程中需要的存储空间或内存，另一种是算法的执行时间。 &nb
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2024-04-24 22:37:32
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本次笔记从EM算法的求解目标出发，不仅进行了前提知识的介绍，而且后面还提供了保姆式的公式推导，并且在reference中给出了一系列优秀的blog，相信根据此文，再参考一点其他的blog，零基础也能够完全搞明白EM算法！在学习EM算法之前，首先要明白以下几点内容：①什么是隐变量？ 例子一：假设有一批样本属于三个类，每个类都服从正态分布，但是正态分布的均值、协方差等参数未知。1，如
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2024-01-30 10:49:31
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概率图模型学习问题图模型的学习可以分为两部分：一是网络结构学习，即寻找最优的网络结构。网络结构学习一般比较困难，一般是由领域专家来构建。 二是网络参数估计，即已知网络结构，估计每个条件概率分布的参数。 不含隐变量的参数估计 如果图模型中不包含隐变量，即所有变量都是可观测的，那么网络参数一般可以直接通过最大似然来进行估计。 含隐变量的参数估计如果图
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2024-03-20 18:05:51
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EM算法之不同的推导方法和自己的理解一、前言EM算法主要针对概率生成模型解决具有隐变量的混合模型的参数估计问题。
对于简单的模型，根据极大似然估计的方法可以直接得到解析解；可以在具有隐变量的复杂模型中，用MLE很难直接得到解析解，此时EM算法就发挥作用了。
E步解决隐变量的问题，M步求解模型的参数值，也就是极大似然的方法求取模型的参数值。自己的理解：走一步看一步，走了看，看了再走，迭代过程。
首先
1.算法描述随着无线通信的快速发展,5G正逐渐成长为支撑全社会各行业运作的大型基础性互联网络,其服务范围的大幅扩展对底层技术提出了诸多挑战,尤其是作为物理层关键技术之一的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)。近来,深度学习因其在计算机视觉以及自然语言处理领域中的优异表现而备受关注,其极强的普适性也为传统通信提供了新的发展空间
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性变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域
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2021-03-23 21:23:34
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本文为英国赫特福德大学（作者：Fabien Delestre）的博士论文，共209页。本文研究了在频率选择性信道下，利用空时分组编码（STBC）和空频分组编码（SFBC）对MIMO-OFDM通信系统进行信道估计和数据检测。针对STBC-OFDM系统和SFBC-OFDM系统，提出了一种新的迭代联合信道估计和信号检测技术。该算法基于空时空频编码方案中的事件处理序列，该方案首先利用导频子载波进行信道估
EM算法1. 初识EM算法2. EM算法介绍2.1 极大似然估计2.1.1 问题描述2.1.2 用数学知识解决现实问题2.1.3 最大似然函数估计值的求解步骤2.2 EM算法实例描述3. EM算法实例3.1 ⼀个超级简单的案例3.2 加入隐变量z后的求解3.2.1 EM初级版3.2.2 EM进阶版3.3 小结 1. 初识EM算法EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称
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2024-02-04 01:54:53
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为随机信号建立参数模型是研究随机信号的一种基本方法。 在对语音信号进行编码时，分析不同种类语音信号的特点及产生，用数学模型表示信源，而编码器根据输入信号计算模型参数，然后对模型参数进行编码，也就是说，只需要对编码后的参数进行传送（而不需要传送语音信号本身），解码器通过收到的模型参数，直接利用相同的数学模型即可重建出语音信号，大大减小了传送的数据量。音频编码中的三种编码思路：（1）参量编码：这种编码
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2023-09-21 05:52:07
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解决含有隐变量的问题有很多种方法，今天循序渐进地说几个最基本的，其中第四种方法就是通常所说的em算法。下面以统计学习方法中给出的三硬币问题为例来分别描述这三种方法。（a，b，c三硬币抛出来为正的概率分别为pai，p，q，每轮抛硬币先抛a硬币，a为正则抛b硬币，a为反则抛c硬币。把b硬币或者c硬币的结果（正或反）作为最终结果，即样观测值。）第一
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2024-08-11 18:16:17
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文章目录（一）OFDM的概念（二）OFDM的基本原理2.1 概念说明2.2 OFDM原理及实现OFDM的基带信号表达式：OFDM的调制框图：OFDM调制与IDFT： （一）OFDM的概念 OFDM，英语全称为Orthogonal Frequency Division Multiplexing，中文全称为正交频分复用技术，实际上是MCM(Multi Carrier Modulation)，多载波
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2024-04-09 14:50:59
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“参数估计是…通过测量或经验数据来估计概率分布参数的数值”—Wikipedia如是说。可是我们最熟悉的最小二乘估计不是没有概率分布么？不，它实际上是高斯分布的估计—我在上一章如是说。绕过了这道坎，我们就能站在概率论的角度考虑问题了。 这时我们会发现各种各样的参数估计方法，例如极大似然估计、最大后验估计、贝叶斯推断、最大熵估计，等等。虽然方法各不相同，但实际上背后的道理大体一样。想要了
如题，开始看算法之前，先看一下该算法的作者，大牛Phil Katz（简称PK）的人生轨迹： PKzip创始人Phil Katz短暂而饱受折磨的一生 好了，让我们怀着对命运深深的惋惜和对大神满满的
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2024-06-12 15:23:33
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定义联合概率分布简称联合分布，对随机向量X={X1,X2…Xm}的概率分布，称为随机变量X1,X2…Xm 的联合概率分布。根据随机变量的不同，联合概率分布的表示形式也不同。对于离散型随机变量，联合概率分布可以以列表的形式表示，也可以以函数的形式表示；对于连续型随机变量，联合概率分布通过非负函数的积分表示。随机变量如果随机变量X的取值是有限的或者是可数无穷尽的值，则称X为离散随机变量。如果X是由全部
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2023-12-20 01:03:45
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期望最大化(Expectation Maximization，EM)估计算法也是一种应用广泛的信道估计算法。EM算法于1977年由Dempster等人提出，通过迭代可以对非完整数据集中的参数进行ML估计或MAP估计，在它提出之时主要应用于数据残缺、数据不可用等无法获得完整数据的场景。由于EM算法简单、收敛等优点，目前它已经不仅仅局限于无法获得完整数据的场景，即便并不存在缺失数据，也可以通过恰当引入
原创
2021-03-24 15:43:02
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设计开关电源时防止EMI的措施1.把噪音电路节点的PCB铜箔面积最大限度地减小，如开关管的漏极、集电极、初次级绕组的节点等；2.使输入和输出端远离噪音元件，如变压器线包、变压器磁芯、开关管的散热片等等；3.使噪音元件（如未遮蔽的变压器线包、未遮蔽的变压器磁芯和开关管等等）远离外壳边缘，因为在正常操作下外壳边缘很可能靠近外面的接地线；4.如果变压器没有使用电场屏蔽，要保持屏蔽体和散热片远离变压器；5
Model-based——GMM（Gaussian Mixture Model）1.GMM概念： -将k个高斯模型混合在一起，没给但出现的概率是几个高斯混合的结果。 -假设有K个高斯分布，每个高斯对data points的影响因子为πk，数据点为x，高斯参数为th
1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
GMM，高斯混合模型，也可以简写为MOG。高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。GMMs已经在数值逼近、语音识别、图像分类、图像去噪、图像重构、故障诊断、视频分析、邮件过滤、密度估计、目标识别与跟踪等领域取得了良好的效果
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2023-05-15 23:08:39
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模型参数的EM算法估计MATLAB仿真
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2022-10-10 15:15:52
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