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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前面一节中介绍了一些HTML5新加的一些节元素，一张页面中结构元素构成网页大体，但是也需要其他内容来填充，譬如图片、文本、代码、表单、交互等等。所以接下来我们就来详细了解HTML5的新增加的和重新定义的文本元素标签、分组元素标签等其他元素标签。文本字体元素文字对SEO影响很大，而HTML5对一些文本字体元素的语义又重新定义了一遍，也增加了一些新的。那我们就来重新认识他们。a（anchor 的缩写）
一、jquery中HTML 1. 无参html（）方法用来获取任意元素的HTML内容，如果你调用多个选定元素的.html()方法，那么其读取的只是第一个元素，换句话说：如果选择器匹配多于一个的元素，那么只有第一个匹配元素的 HTML 内容会被获取。另外此法对XML方档是无效的。要读取一个元素的HTML内容，首先你要选择这个元素，然后在调用jQuery中的.html()方法。 2
1、基本概念 （1）聚类的思想： 将数据集划分为若干个不想交的子集（称为一个簇cluster），每个簇潜在地对应于某一个概念。但是每个簇所具有现实意义由使用者自己决定，聚类算法仅仅会进行划分。 （2）聚类的作用： 1）可以作为一个单独的过程，用于寻找数据的一个分布规律 2）作为分类的预处理过程。首先对分类数据进行聚类处理，然后在聚类结果的每一个簇上执行分类过程。 （3）聚类
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2023-07-13 15:01:34
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头文件：#ifndef _Preprocess_H
#define _Preprocess_H
#include<iostream>
#include<map>
#include<set>
#include<vector>
#include<string>
#include<iomanip>
#include<fstr
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2023-07-19 13:50:57
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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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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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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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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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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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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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（课从Solen Quiniou）一、介绍1.分类（catégorisation，en. classification）文本依赖于监督式学习·定义分类类别·学习数据通过分类类别人工标记
2.聚类（clustering）文本依赖于非监督式学习
·簇由无标签数据建立3.分类文本例子·垃圾邮件自动检测·识别文本语言（多语言文档）·检测文档类型如经济、运动、新闻等·检测电影评论情感4.聚类文本例子
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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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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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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定的（），那么f...
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2014-09-18 17:01:00
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