期望

Matlab应用-最大期望算法。利用最大期望算法来拟合数据集中的二项分布混合模型。

X-Y 分布的推导 为了确定 X-Y 的分布，我们可以利用指示函数和期望的性质。 首先，定义指示函数： $$I(x,y) = begin{cases}1, & x leq y0, & x > yend{cases}$$ 该函数表明，当 $x leq y$ 时，函数值为 1，否则为 0。 接着，我们可以利用指示函数表示 X-Y 的概率密度函数： $$p(x,y) = E[I(x,y)]$$ 其中，$E[cdot]$ 表示期望。 将指示函数代入期望公式，得到： $$p(x,y) = int_{-infty}^{+infty} int_{-infty}^{+infty} I(x,y) cdot p(x,y) , dx , dy$$ 由于指示函数的特性，积分可以简化为： $$p(x,y) = int_{-infty}^{y} int_{-infty}^{+infty} p(x,y) , dx , dy$$ 该式表示了 X-Y 的联合概率密度函数，进而可以推导出 X-Y 的分布。

掌握T6产品主要操作流程 深入了解维护要点 提升对产品价值的认知 学习业务模式应用，增强维护能力 建立长期的合作联系

MySQL学习中，探讨了选项的默认设定及其期望值，以及等号在其中的应用。

差异隐私在统计分析中广泛应用，保护个人敏感信息的同时确保数据实用性。然而，随机添加的噪声可能导致数据在不同隐私机制下的实用性无法预期。提出一种基于期望数据效用的自适应高斯机制，通过条件滤波高斯噪声，定义并最大化数据实用性。该机制结合了条件滤波噪声的概念，根据误差绝对值量化数据效用，并根据隐私预算调整噪声强度，以平衡隐私保护和数据实用性。

高斯混合模型因其在多个领域中对训练数据建模的能力而广泛应用。我编写的matlab代码通过输入训练数据集，输出均值、协方差和混合比，有效估计高斯混合模型的参数。虽然代码在处理大数据时可能速度较慢，但相较原始matlab代码的gmdistribution.fit，在大数据量下表现更为优越。

在Matlab开发中，估计函数期望值的重要性抽样是一个关键示例。

在Matlab环境中，进行二维混合高斯分布的期望最大化（EM）算法是一项重要的任务。

本研究中，我们介绍了一种基于外循环K和内循环大小n的动态条件期望方差估计方法。我们的代码使用Matlab开发，通过每阶段的估计和改进来优化n的计算。代码适用于T. Goda在2017年发表的文章中的Var-of-CE估计示例1、2和3。在多个阶段中，我们允许Var-of-CE估计值使用正在改进的n*，以提高估计精度和效率。在Goda的示例3中，我们观察到Var-of-CE估计的封闭形式方差降低了15%。具体实现包括代码调用脚本ANOVA_Multiple_n_ks_Var_Of_CE_Estimator.m。