说明：搬运由徐博士编写的em演示demo，其功能为在matla平台上演示利用em算法求解gaussian mixture model 的系数

说明：EM算法的 matlab 实现, 详细步骤，以及GMM混合高斯模型

说明：EM algerithm is a good algerithm

说明：EM算法的详细讲解，内附公式，逻辑简单，通俗易懂。

说明：MATLAB实现EM算法和k均值算法，有资料和源代码

说明：这是用python编写的EM算法的实现程序，测试过可以运行。

说明：介绍了分布式em在DOA中的应用，含有不同信噪比的实验结果

说明：EM算法一种有效的优化方法，在机器学习问题中有很重要的影响

说明：基于MRF图形的小波与分解 获取最粗尺度上的初始分割。使用EM算法必须有一个初值，因此我们首先使用K-均值聚类算法获取尺度J-1上的初始分割结果。 2.E步骤。使用MPL方法GMRF模型参数。 3.M步骤。使用估计出的参数，采用运算速度较快的迭代条件模式（ICM）通过最小化获取尺度上的优化的分割结果。 4.尺度内迭代。重复2和3知道满足某种准则，迭代停止。我们获得尺度n上的最终分割结果。 5.尺度间迭代。将尺度n的分割结果之间映射到最近的较细尺度n-1上，作为这个尺度的初始分割。重复4，直到获取最细尺度上的分割结果。

说明：EM算法，matlab编程，人工智能领域，机器学习

说明：Gaussian mixture 的 EM算法

说明：EM 算法的MATLAB编程，以一个示例说明EM编程过程

说明：em聚类算法，比较基础的算法，可自行改进

说明：混合高斯分布的em算法，e步和m步，输出各参数值

说明：GMM模型下的EM算法，一个实用的matlab仿真代码

说明：使用python语言，加以清楚注释，借用经典的三硬币模型实现了EM算法的简单应用，并附生成数据的简单代码

说明：通过使用EM算法来实现混合高斯的分类,有比较好的效果，很直观的可以展示，对于初学者很有帮助

说明：EM算法代码实践，使用python实现。

说明：一个EM算法 这是通过高斯混合模型进行聚类的EM算法的实现，使用图形在线表示。

说明：it belongs to EM Segmentation

说明：It belongs to the EM segmentation

说明：混合高斯模型和EM算法结合,当中用到了自己写的Kmeans聚类,附带测试样例,训练样例和main函数,

说明：用EM算法改进turboGAMP算法，减少输入，更加实用。

说明：Matlab toolbox for Hidden Markov Modelling using Max.Likelihood EM. written by Rezek

说明：Matlab toolbox for Coupled Hidden Markov Modelling using Max.Likelihood EM. written by Rezek-part 1

说明：em算法matalab代码仅供参考 谢谢 ，，，，，，，

说明：混合高斯模型的参数计算方法，采用EM迭代的方法求得

说明：EM算法的简单实现，EM算法是机器学习中的一个重要的基础算法

说明：粒子滤波用于跟踪目标，并且应用了Em算法识别非线性参数

说明：分类方法，最大期望值算法，利用概率进行分类