em算法matlab代码-学术项目统计计算、深度学习与数值分析

MyGitRep是刘方耀的项目资料库，详细记录了与计算机科学、机器学习、数据挖掘、嵌入式系统和语音处理相关的学术与工业项目。这些项目使用Java、C、Python和Matlab编写。大多数是学术项目，其余是工业项目，但没有记录任何代码，仅有工业项目的描述，因为已签署保密协议。如需了解更多细节，请通过电子邮件联系我。谢谢！

工程硕士学术项目：Matlab算法与工具源码 本资源提供丰富的Matlab算法和工具源码，适用于毕业设计和课程设计等学术项目。所有代码经过严格测试，确保可直接运行。 资源内容: 涵盖多种领域的Matlab算法 实用工具源码 代码注释清晰，易于理解 适用场景: 毕业设计 课程设计 学术研究 算法学习 使用说明: 下载并解压资源包。 根据项目需求选择相应的算法或工具。 运行代码并进行必要的调整。 疑问解答: 如有任何使用问题，欢迎随时交流，我们将及时解答。

李航教授《统计学习方法》第2版课件，涵盖EM算法相关内容。

此代码存储库包含用于进行BKT分析的Matlab代码，结合对可汗学院数据的观察，这些数据与“评估教育视频”文章中使用的数据格式相同。要运行分析，请从data_pipeline目录运行sample_pipeline.sh脚本，该脚本负责从原始日志格式解析日志并构建和训练BKT模型。要查看训练模型或结果，请在data_pipeline/analysis目录中启动Matlab并加载results.mat文件。该代码包括两个主要部分：第一个部分位于data_pipeline/scripts目录中，是用Python编写的预处理脚本，用于将原始数据转换为更易于使用的格式；第二个部分位于data_pipeline/analysis目录中，是Matlab代码，用于实际运行BKT模型的训练和测试。

你可以在数据挖掘课程中找到不同算法的Python实现。教程语言为R。包含了从头开始使用网络爬虫实现的100多行基于NLP的IMBD搜索引擎，还包括线性回归、支持向量机、神经网络和时间序列分析。

数值计算涵盖了基本的插值和拟合算法，是使用MATLAB等软件进行编程的基础学科。

MATLAB提供了丰富的统计算法资源，涵盖了现代光谱分析中的主成分分析等关键技术。这些工具不仅全面，而且能够应对近红外光谱数据的复杂分析需求。

介绍了Matlab程序代码，重点讨论了数值计算的多种方法和应用场景。

EM算法，即期望最大化算法，是一种迭代算法，用于统计学中寻找依赖于隐性变量的概率模型参数的最大似然估计。