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参数估计
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高斯混合模型EM算法实现
本程序的主要目的是针对高斯混合模型的参数估计问题而编写的，采用的算法是EM算法。对均值、方差和权重的估计已经写成独立的函数，并且保存成.M文件，运行时，只需要运行main.m文件即可。附有样本数据，存放在电子表格中。 -
克拉美罗界(简称CRB)
对于参数估计问题，克拉美罗界(简称CRB)为任何无偏估计量的方差确定了一个下限. 即不可能求得方差小于下限的无偏估计量，并为比较无偏估计量的性能提供了一个标准. 本程序对CLRB（克拉美罗下界）进行了描述，预留了参数。 希望能对同志们提供帮助。 -
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各种化工过程的计算机模拟
应用背景 本代码是基于实用化工计算机模拟一书，该书包括matlab编程入门教学和各种化工过程的计算，比如精馏塔，反应器等等，包括控制等，微分方程，代数方程等。化工过程的最优化也有例子，本人建议购买此书，再结合该代码去看才有效果。因为代码都是针对相应的例子来编写的。 关键技术 关键技术就是应用到了一些优化算法，比如二次规划啊，最小二乘啊，等等。还有用到了matlab优化工具箱来求目标函数的最小值，优化包括设计优化，操作优化全局优化等等。本代码还包括参数估计和模型辨识的相关内容。比如动力学参数的估计，传热参数 -
GARCH（1,1）极大似然估计
MATLAB代码！估计参数GARCH（1,1）使用MLE估计模型。然后通过仿真，检查2类错误（大小和功率测试），以确保您建立正确的模型； -
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EM算法的matlab实现
应用背景 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藏变量。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类领域。 关键技术 最大期望算法经过两个步骤交替进行计算： 第一步是计算期望(E)，利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值； 第二步是最大化(M)，最大化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值。 M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算中，这个过程不断交替进行。
