EM

通过明确的实例展示EM算法的工作原理 深入分析EM算法的机制，揭示其运作方式

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。

利用Matlab编写EM算法可以用于模式识别中的参数估计。

通过实际案例，逐步讲解如何运用SAS EM进行数据挖掘，适合初学者构建完整知识体系。

SAS/EM数据变量转换工具能够对数据进行多种转换操作，并将转换结果作为新变量存储在样本数据中。 数据转换的目的是提高数据与模型的拟合度，例如将非线性模型线性化、增强变量稳定性等。 该工具支持多种转换方式，包括取幂、对数、开方等，也支持用户自定义公式进行转换。

《数据挖掘中的十大算法》第四章深入探讨了EM算法，不同于简单的网络资料，内容详实，涵盖七个小节，共计32页。

EM算法，全称期望最大化算法，是一种在统计学中广泛应用的优化算法，特别适用于处理含有隐藏变量的概率模型中的参数估计问题。在数据挖掘和机器学习领域，EM算法尤为重要，常用于数据聚类任务。其基本原理包括期望步（E-step）和最大化步（M-step），通过迭代的方式更新参数，直至收敛为止。为了更好地理解EM算法，可以从数学角度分析其期望值和最大似然估计的应用。

该算法采用贪心策略结合EM算法，通过优化数据与模型的匹配度，寻找数据对GMM模型的最佳匹配，从而实现基于模型的聚类。

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_pipel

EM 算法的 Matlab 实现，搭配 De novo motif 发现，算是生信圈里比较经典的一套组合了。代码结构清晰，文档也挺详细，适合你边看边跑着玩。EM 算法的核心就是反复迭代找最优解，说白了就两个步骤：猜一猜（E 步），修一修（M 步）。用在 motif 发现上，基本就是从一堆序列里挖出“有意思”的小片段，比如转录因子结合位点。De novo motif 发现比较像无监督学习，没标签全靠算法自己摸索。有点像从一堆歌词里找出高频押韵的句子。常见方法像是Gibbs 采样、MEME，都是围着概率模型打转的。这份资源的 MATLAB 代码就不错，逻辑清楚，参数设置也比较灵活。你可以自己改改迭