本篇介绍面向对象编程的（ 封装、多态 ）相关知识点，一起学习，共同进步 Python专栏请参考：人生苦短-我学python 文章目录一.封装二.多态三.类属性和实例属性四.静态方法和类方法 一.封装 面向对象三大特性：封装、继承、多态 封装的意义： ①将属性和方法放到一起做为一个整体，然后通过实例化对象来处理； ②隐藏内部实现细节，只需要和对象及其属性和方法交互就可以了； ③对类的属性和方法增加 访问权限控制。 私有权限：在属性名和方法名 前面 加上两个下划线 __ ①类的私有属性 和 私有方法，都不能通过对象直接访问，但是可以在本类内部访问； ②类的私有属性 和 私有方法，都不会被子

机器学习，数据挖掘，用python进行解决，有利于初学者。

这几天把EM算法(Expectation Maxinum)反复琢磨了几遍，经过几次讨论，对EM算法的数学模型有了比较深入的理解。考虑到： 1. 这个算法在Machine Learning中极其重要，也是进行Machine Learning深入研究的一个重要阶梯 2. 这个算法确实需要一定的概率和数学基础 3. 中文或翻译的教材似乎没有很好的解释清楚这个算法 于是我根据Pattern Recogition and Machine Learning一书相关章节的内容，结合自己的理解，写了一套中文的EM算法介绍和分析。又混合高斯模型开始，由浅入深，逐步讲解了EM算法在混合高斯模型应用和一般化描述。自己感觉还是比较容易理解的。 如果发现pdf中有什么问题，或有什么错误，请直接与我联系，欢迎讨论。 要下载最新的版本请到http://glatteis.spaces.live.com

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huawei的MDC培训教材（pdf+doc）+实验环境搭建指导（pdf+ppt）+自动驾驶部署指南（pdf）共计5个文档，及EM源码

Vue.js做为目前前端最热门的库之一，为快速构建并开发前端项目多了一种思维模式。本文给大家介绍用Go+Vue.js快速搭建一个Web应用(初级demo)。 环境准备： 1. 安装go语言，配置go开发环境； 2. 安装node.js以及npm环境； Gin的使用： 为了快速搭建后端应用，采用了Gin作为Web框架。Gin是用Golang实现的一种Web框架，api非常友好，且拥有出色的路由性能和详细的错误提示，如果你想快速开发一个高性能的生产环境，Gin是一个不错的选择。 下载和安装Gin： go get github.com/gin-gonic/gin 代码中使用： import "gi

AUTOSAR资源10.AP AUTOSAR EM执行管理模块和SM状态管理模块详解

【程序老媛出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab 实现EM算法 程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明： 基于matlab 实现EM算法 的程序 包含完整代码 非常适合借鉴学习 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

18.3 非线性回归分析 前面的模型设定中假设总体回归函数是线性的，实际上，在大班中减少一名学生对成绩造 成的影响可能非常不同于对小班造成的影响（如班级规模过大，使得老师除了控制班级秩序外 几乎不能什么），如果是这样的话，总体回归线与生师比变量之间就是不是简单的线性关系，而 是关于生师比的非线性函数。我们还可能想到，降低哪些英语学习者百分比高地区的生师比， 仍在学习英语的孩子更可能受益于较多的一对一的关注，因此生师比对成绩的影响依赖于第三 个因素，即英语学习者的非分比。*/ *非线性回归分析

针对传统鲁棒高斯混合模型EM算法存在模型成分参数难以精确获取最优解以及收敛速度随样本数量的增加而快速降低等问题，提出了一种基于鲁棒高斯混合模型的加速EM算法。该算法采用隐含参量信息熵原理对高斯模型分量个数进行挑选，以及使用Aitken加速方法减少算法的迭代次数，当接近最优解时，EM步长的变化极为缓慢，这时使用Broyden对称秩1校正公式进行校正，使算法快速收敛，从而能够在很少的迭代次数内精确获取高斯混合模型的模型成分数。该算法通过与传统鲁棒EM算法和无监督的EM算法的聚类结果进行比较，实验证明该算法对初始值的设定并不敏感（成分数c无须预先设定），并且能够降低算法运算时间，提高聚类模型成分数（类簇）的正确率。