最大期望算法 EM（expectation-maximization）算法主要是用于在不完全数据的情况下计算最大似然估计。在EM算法正式提出以来，人们对EM算法的性质有更加深入的研究。EM算法在数理统计，数据挖掘，机器学习以及模式识别等领域有广泛的应用。

前言 大家在学习python爬虫的过程中，会发现一个问题，语法我看完了，说的也很详细，我也认真看了，爬虫还是不会写，或者没有思路，所以我的所有文章都会从实例的角度来解析一些常见的问题和报错。下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。 Element是什么 回归正题，大家晕头转脑的看完繁杂的语法之后，已经迫不及待写点什么东西了，然后部分同学可能遇到了这个 或者类似 Element a at 0x???????，这样的一个值，然后大家带着问题去搜，然后全是英文啊，什么一大堆乱七八糟的啊，英文不好的同学就崩溃了，在这里，我会重点解析一下 某种意义

一行行代码亲手敲出来的，绝无仅有的，保证可以成功运行.让初学者对EM算法有大致上的体会

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1.口述EM算法 EM算法就是近似极大化似然函数的一种方法。 那么一般的MLE存在的问题就是当likelihood-function存在log-sum项时，变得极难求解，这时候就要换一种思路，引入隐变量Z，和Z的某种分布q(Z)。这里先不说q(Z)是什么，买下一个伏笔。 EM算法的一个巧妙之处在于：似然函数经过变形（除以q(Z)再乘以q(z)），然后利用jenson’s inequality将log-sum项去掉了，这时候我们可以得到一个似然函数的下界 什么时候取等号呢？当q(z)=p(z|x,θ)时，会得到似然函数的“紧”下界，这时候我们只要最大化下界就可以了 这时候就有了EM算法的核心:就

用于学习极大似然估计，EM算法及高斯混合模型的课件PPT，包含几个案例和EM算法的数学推导

在这个项目中，我们要处理使用EM算法训练GMM-HMM的孤立单词数据。 测试阶段也考虑使用维特比算法。 结果表明，通过Matlab 编程获得的性能与HTK 的性能相似。 在运行这些程序之前，请先准备好训练和测试数据。 TIDIGITS 数据库的摘录可以从这个链接获得： http://www.ece.ucsb.edu/Faculty/Rabiner/ece259/speech recognition course.html 标题为“隔离的 TI 数字训练文件，8 kHz 采样，终结点：(isolated_digits_ti_train_endpt.zip)”。 或者您可以直接从这个链接下载训练数据库的 .zip 文件： - 训练数据： http://www.ece.ucsb.edu/Faculty/Rabiner/ece259/speech recognition cours

ET2020免狗版，绝对的好用，如假包换。压缩包里，其中2020版的带滚轮放大缩小，无需按住shift键盘，看到的版师您有福了。打版软件里不存在任何像淘宝里的推广广告，用着不爽的问题。仅供学习专用，莫用于工业用途或非法传播！！！您懂得哦！！！

本文实例讲述了vuex+axios+element-ui实现页面请求loading操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 前言 我们在平常写项目的时候，发请求的时候肯定会习惯用一个 loading 遮罩层来防止用户在没拿到数据之前误操作 如果是页面同时只发送一个请求，那么无论是在组件中或者是在 axios 插件中进行请求和响应拦截都可以做到 但是，当一个页面同时要发送多个请求的时候，这么做显然就不行了 因为最先完成的请求会把所有请求的 loading 都给关闭 举个例子，第一个请求的响应时间为 3s ，第二个请求的响应时间为 1s ，两个同时请求的时候，loading 会开始 但是当 1s 后

一个简单的一维时域有限差分 (FDTD) 电磁程序，允许用户指定任意介电常数、磁导率和电导率分布。 有助于帮助学生形象化反射、传输、波速和阻抗概念。 还将显示 WKB 近似值。