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10-da--suanfa
- 讲述了最著名的十大数据挖掘算法，经典资料，国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.-About the top ten most famous data mining algorithms, the
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- 该文章用反卷积算法计算GSM和UMTS基站的电磁场辐射量，此方法可以消除噪声的影响，使得测量结果更精确。-In this paper, we present a new robust, fast, and accu- rate deconvolution algorithm for correcting noise disturbed mea- surements and eliminating the influence of the resolution filter of a
MachineLearning
- 机器学习的十大算法，AdaBoost，Apriori，CART，EM，K-means，kNN，PageRank，SVM-Ten machine learning algorithms, AdaBoost, Apriori, CART, EM, K-means, kNN, PageRank, SVM
SY-485
- EM-485 非接触式射频ID卡只读器说明书 485系列的125KHZ非接触式射频ID卡只读器是釆用先进的射频接收线路设计及嵌入式微控制器,结合高效译码算法,完成对64bits Read-Only uem4100兼容式ID卡的接收,具有接收灵敏度高﹑工作电流小﹑单直流电源供电﹑低价位高性能等特点.485只读器适用于门禁﹑考勤﹑收费﹑防盗等各种射频识别应用领域.-EM-485 non-contact RF ID card is read-only instructions 125KHZ 4
Algorithms_Signal_Processing
- 所上传为教程《信号处理的数学方法和算法》的配套代码。该书为读者和编程爱好者提供了广泛的应用于当代信号处理里面的数学工具。本书提供了分析，线性代数，优化，统计信号处理方面的扎实基础知识，以及配套算法代码。有趣的前沿课题包括了许多其他信号处理书籍里面的问题，比如，EM算法，盲源操作，凸集合的投影，等等，还包括许多常规的课题，比如谱估计，自适应滤波，等等。-Mathematical Methods and Algorithms for Signal Processing tackles the cha
svm-alogrithm
- 机器学习十大算法之一：EM算法。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做很多人做不了的事。那么EM算法能解决什么问题呢？或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上，还吸引了那么多世人的目光-Expectation Maximization Algorithm
EM
- 实验报告，实现：对于混合高斯分布的情况，使用最大期望算法，通过不断计算每个样本的均值与方差，使得似然函数达到最大值。可以很好地处理满足一定概率分布的数据。 代码中通过mvnrnd()函数，设定其中的参数，产生符合混合高斯分布的一组数据集。-Lab reports, to achieve: the case of the mixed Gaussian distribution, using expectation-maximization algorithm, through continuo
EMSeg
- EM 算法是求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行估计，是一种非常简单实用的学习算法。这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据、截尾数据以及带有噪声等所谓的不完全数据，可以具体来说，我们可以利用EM算法来填充样本中的缺失数据、发现隐藏变量的值、估计HMM中的参数、估计有限混合分布中的参数以及可以进行无监督聚类等等。-Expectation Maximization image segmentation Input: ima: gr
2012.李航.统计学习方法
- 《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文