EM算法Matlab实现。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）-EM algorithm by Matlab. Maximum expected (EM) algorithm is probabilistic (probabilistic) model to find maximum likelihood parameter estimation or m

EM算法是在概率模型中寻找参数的最大拟然估计或最大后验估计的迭代算法-EM algorithm is looking for parameters in the probability model of maximum quasi likelihood estimation or maximum a posteriori estimate of the iterative algorithm

搭建OFDM通信系统的框架，利用自然梯度算法，最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则。- Build a framework OFDM communication system, Use of natural gradient algorithm, Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion.

ML-KNN，这是来自传统的K-近邻（KNN）算法。详细地，为每一个看不见的实例中，首先确定了训练集中的k近邻。之后，基于从标签集获得的统计信息。这些相邻的实例，即属于每个可能类的相邻实例的数量，最大后验（MAP）原理。用于确定不可见实例的标签集。三种不同现实世界中多标签学习问题的实验研究，即酵母基因功能分析、自然场景分类和网页自动分类，表明ML-KNN实现了卓越的性能(ML-KNN which is derived from the traditional K-nearest neighbo