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用于估计未知数据的EM算法，即最大期望算法，用到的地方很多，可用来做同步。-The data used to estimate the unknown EM algorithm, that is the maximum expectation algorithm, used in many places, can be used for synchronization.
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关于最大似然重建方法的实现，可用于tomography reconstruction-This is the code for maximum likelihood expectation maximum reconstruction method which is frequently applied in tomography reconstruction, such as CT and PET
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This program is for image segmentation using Expectation maximum
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实际的场景，若电梯的最大载客量m=10，设电梯中已有的
客人服从0-10 之间的均匀分布，且电梯中的任意一人在任意一层下的
概率相同，若你在第三层需要乘电梯到第七层，电梯处在第一层，共
8 层。且在每一层等电梯到达他们的目的楼层的客人服从0-3 的均匀分
布此时我们对电梯的运行加一些限
制，即电梯中若有客人未达目的地，电梯不会改变运行方向，求直到
你到达第七层为止，，电梯需停次数的数学期望，并进行计算机模拟验
证。-The actual scene, if the m
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In statistics, an expectation-maximization (EM) algorithm is a method for finding maximum likelihood or maximum a posteriori (MAP) estimates of parameters in statistical models, where the model depends on unobserved latent variables. EM is an iterati
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求解参数估计的常用算法——EM，即期望最大化算法，用于代替样本量不完全时的极大似然估计算法。-Common algorithm for solving parameter estimation- EM, expectation maximization algorithm is used to replace the sample size is not completely at the maximum likelihood estimation algorithm.
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状态模型的极大似然估计，使用EM算法，以及卡尔曼滤波。-This supplementary note discusses the maximum likelihood esti-mation of state space models using Expectation-Maximization (EM) algorithm and
bootstrap procedure for statistical inference. A Matlab program scr ipt impleme
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EM算法，统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。程序用C++实现，注释写得很清晰-Expectation-maximization algorithm，based on Maximum Likelihood Estimation,C++ program
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在统计计算中，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）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。(In statistical calculation, the expectation maximization (EM) algorithm in probability (probabilistic) maximu
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最大期望方法实现的APES，两种方法，包括一维和二维方法(Maximum expectation methods are implemented in APES, and two methods are included, one and two dimensional methods)
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在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率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性变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。(In statistical computation, the maximum expectation (EM) algorithm is an algorithm to find the maximum likelihood estimation or the maximum
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