文件名称：em算法matlab代码-matlab_projects:Matlab代码以及我正在学习/测试的算法示例
文件大小：32KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 11:03:09
系统开源
em算法matlab代码matlab_projects 这些是快速的小型项目，我用它们来加深对算法的理解。 .m文件通常包含适用于简单情况的算法。 例如，将em.m算法应用于离散的两枚硬币抛硬币问题，其中我们不知道使用哪枚硬币抛硬币，但知道结果。 em_gaussian.m包含用于计算一维2矩高斯分布的均值和方差的代码。 viterbi，Baum-welch和前向后的实现是基于以下文章：Rabiner，LR（1989）。 关于隐马尔可夫模型和所选应用程序的教程将介绍语音识别。 IEEE会议论文集。 BNT .m文件是使用Kevin Murphys BNET工具箱的小示例： 它们是我在特定情况下使用的解释。 vonMis分布是包裹高斯分布的近似值。 我目前正在处理循环数据，因此正在努力实现其参数估计和推断。
【文件预览】：
matlab_projects-master
----.gitignore(25B)
----validation.m(1KB)
----Multiple_mixture_models_with_2_discrete_parents.m(2KB)
----vmrand.m(5KB)
----gradientDescentLinearMethods.m(1KB)
----GeneSequenceExample.m(670B)
----EM_gaussian.m(1KB)
----VonMisDistribution.m(207B)
----cts2discsimple.m(2KB)
----gradientPlot.m(2KB)
----Testing Von Mises fit in python.ipynb(3KB)
----plotCurves.zip(5KB)
----vonMisTestScript.m(481B)
----README.md(1KB)
----Results Run 282 - toPlot.csv(21KB)
----s_obst2_n2.csv(24B)
----mixtureBNT.m(2KB)
----simulations.csv(10KB)
----s_obst2_n.csv(29B)
----em.m(2KB)
----VonMisLearnParamsTwoDim.m(838B)
----testExampleforThesis.m(1KB)
----logit_test.m(2KB)
----forwardBackwardProb.m(2KB)
----twonode_dsc2cts.m(2KB)
----forwardProb.m(765B)
----viterbi.m(1KB)
----threenode_dsc2cts.m(963B)
----gradientDescentRegression.m(294B)
----BaumWelch.m(2KB)