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搜索资源 - EM algorithm and its application
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EM算法简明教程 用于高斯分布隐马尔可夫模型的参数估计,Gentle Tutorial of the EM Algorithm and its Application to Parameter Estimation for Gaussian Mixture and Hidden Markov Models
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EM算法（英文）A Gentle Tutorial of the EM Algorithm
and its Application to Parameter
Estimation for Gaussian Mixture and
Hidden Markov Models-A Gentle Tutorial of the EM Algorithm
and its Application to Parameter
Estimation for Gaussian Mixture a
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基于EM算法的模型聚类的研究及应用，GMM高斯混合模型-EM-based clustering algorithm and its application model, GMM Gaussian mixture model
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A Gentle Tutorial of the EM Algorithm
and its Application to Parameter
Estimation for Gaussian Mixture and
Hidden Markov Models
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在这一节中就采用opencv自带的一个EM sample来学习下opencv中EM 算法类的使用，顺便也体验下EM 算法的实际应用。
环境：Ubuntu12.04+Qt4.8.2+QtCreator2.5+opencv2.4.2
在这里需要使用2个与EM算法有关的类，即CvEM和CvEMParams，这2个类在opencv2.4.2已经放入legacy文件夹中了，说明不久就会被淘汰掉，因为在未来的opencv版本中，将采用Algorithm这个公共类来统一接口。不过CvEM和Cv
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通过应用matlab实现高斯算法，用EM估计GMM的数据参数，并把运算时其遗漏数据补全-Matlab achieved through the application of Gauss algorithm estimates GMM data parameters EM, and the missing data when computing its complement
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这是我本科毕业设计论文《基于混沌序列的加密图像隐藏技术的设计与实现》，就是把一张图片加密后隐藏在载体图像中，可以抵御各种攻击，用到了Matlab，里面包括开题报告，论文，可执行程序。本文系统介绍了混沌加密、信息隐藏技术。归纳了混沌加密、信息隐藏的分类、特性与应用，给出了混沌加密、信息隐藏的原理和基本框架以及其性能的评价方法，介绍了几种图像的攻击方法。实现了一种混沌加密和图像隐藏的方法。使用混沌加密对待隐藏图像进行加密后嵌入载体图像中，并对嵌入待隐藏图像的载体图像进行了几种攻击以验证其鲁棒性。本系
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《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
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