C C++ 生成符合正态分布密度函数中的期望（均数）μ和标准差σ的随机数。

期望最大化算法(Expectation-maximization algorithm)是机器学习中一个非常重要的算法，又称作 EM 算法。它采用的迭代交替搜索方式可以简单有效的求解最大似然函数估计问题。已知的概率模型内部存在隐含的变量，导致了不能直接用极大似然法来估计参数，EM算法就是通过迭代逼近的方式用实际的值带入求解模型内部参数的算法。它在当代的工业、商业和科学研究领域发挥了重要的作用。

为了真实地反映驾驶员在道路行驶中的车辆跟驰机理，使用相关性分析方法找出影响期望间距的关键因素，从而提出改进的基于期望间距的车辆跟驰模型（improved desired distance model，IDDM）。利用NGSIM数据对IDDM和经典的Gipps车辆跟驰模型的参数进行了标定，之后对标定的模型进行评价。研究结果表明，前后两车的速度以及相对速度主要影响跟驰过程中驾驶员采用的期望间距；IDDM与传统Gipps模型相比，其加速度、速度与位置的仿真精度分别提高了0.24 m/s2、0.72 m/s、0.53 m，可以为车辆跟驰行为分析提供参考。

EM（最大期望算法）极大似然估计.ppt

非期望产出SBM-DEA模型matlab代码

关于非线性期望的强大数定律，杨彦军，焦桂梅，在次线性期望空间中,给出了随机变量序列的一种强收敛的定义,在此基础上引入了强大数定律的概念, 得到了两个在满足一定条件下的强�

On the Sphere-Decoding Algorithm I. Expected Complexity Abstract—The problem of finding the least-squares solution to a system of linear equations where the unknown vector is comprised of integers, but the matrix coefficient and given vector are comprised of real numbers, arises in many applications: communications, cryptography, GPS, to name a few. The problem is equivalent to finding the closest lattice point to a given point and is known to be NP-hard. In communications applications, however, the given vector is not arbitrary but rather is an unknown lattice point that has been perturbed by an additive noise vector whose statistical properties are known. Therefore......

安全技术-网络信息-期望价值情境兴趣对网络学习效果的影响研究.pdf

Matlab关于数学期望的实验，涉及Matlab利用随机函数对数学期望的模拟

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