说明：EM算法，用于高斯混合模型分类，亲测有效

说明：EM算法，抛掷、投掷硬币问题，迭代求解E步、M步

说明：EM算法的相关程序，比较权威的，对大家学习有帮助

说明：EM theory mutual coupling chapter.

说明：实现了gmm分类算法，并对参数进行优化，实现了算法的优化

说明：用于EM算法,数据挖掘课程中的EM算法的简单代码

说明：用em算法估计高斯混合模型参数，matlab代码

说明：高斯混合模型em算法的matlab实现代码

说明：这是一份能够运行得通的代码，请放心下载，极限学习机代码。

说明：使用EM算法完成对稀疏信号的恢复，对学习稀疏贝叶斯很有用处

说明：EM算法是参数估计中应对隐变量、缺失数据的一种常用算法，程序实现了EM-GMM参数估计方法。

说明：EM算法概述，用来进行图像重采样检测的代码

说明：GMM_EM 实现，产生三个2维高斯模型的分布数据，打乱，用GMM模型去重新分类

说明：里面包含EM算法讲解，EM算法相关论文和源代码。相信一定会让研究此算法的你眼前一亮。

说明：详细讲解EM（期望最大化）算法，并使用混合高斯分布示例编程实现解答

说明：R语言对数据进行Garch-M-Copula建模并利用EM算法估计相应的参数

说明：EM算法在高斯混合模型的参数估计中的应用，内服Matlab程序例子。

说明：用于EM算法即最大期望算法以及VI算法即变分的编写调试。

说明：EM 算法是Dempster，Laind，Rubin于1977年提出的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 MLE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。

说明：高斯混合模型（EM算法）Matlab代码

说明：利用EM算法对非线性状态空间模型参数估计，效果良好

说明：利用EM算法对状态空间模型中的参数进行辨识，效果良好

说明：双峰高斯模型的EM算法拟合，分为E步和M步，代码含说明。

说明：模式识别和机器学习中经典算法，最大期望EM算法的三个matlab算例

说明：包含了悉尼科技大学徐亦达老师的课程课件，有贝叶斯理论、EM算法、卡尔曼滤波、HMM、粒子滤波、概率论相关知识等

说明：Univariate Autoregressive Markov Switching Models for Linear and Generalized Models by using the EM algorithm.

说明：EM Based Channel Estimation Algorithm for OFDM VLC Systems