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描述最大似然参数估计问题,介绍如何用EM算法求解最大似然参数估计.首先给出EM算法的抽象形式,然后介绍EM算法的一个应用:求隐Markov模型中的参数估计.用EM算法推导出隐Markov模型中参数的迭代公式. 相似文献
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不同缺失率下EM算法的参数估计 总被引:1,自引:0,他引:1
缺失数据是林学研究中普遍存在的一种现象,依据极大似然的思想,对林学研究中有缺失数据的线性模型,推导出了基于EM算法参数估计的迭代公式,为考察样地林分质量,以8个杉木固定样地观测资料的真实数据建立模型,通过计算机模拟和有关的数据分析,得到了12种不同缺失率下参数的估计结果,并与完全数据时的参数估计进行了比较。 相似文献
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