python xml.etree.ElementTree遍历xml所有节点 XML文件内容： 代码： #-*- coding: UTF-8 -*- # 从文件中读取数据 import xml.etree.ElementTree as ET #全局唯一标识 unique_id = 1 #遍历所有的节点

此代码使用 EM 来估计高斯混合分布的参数。 它能够处理缺失数据，由数据矩阵中的 NaN 表示。 包括一个示例脚本和一个关于 EM 的简短文档，特别是估计高斯混合密度。 主要功能以及示例脚本位于文件夹 EM/GMM 中。

改进的EM-Xception人脸情绪识别研究

效果图： 实现效果图红色线包含部分的九宫格效果，并附带item点击时间。  具体实现：  1、首先添加图片资源文件 　   在项目根目录新建一个目录，取名为images , 用于存放图片资源，然后添加进入几张图片   2、在home目录下的home.js 文件中(参照前两篇小程序实践文章) 进行数据源的配置       数据源为一个数组，每个数组元素为一个对象，该对象包含name(item文字)，img(item示意图)，url(点击该item跳转目录)  3、依据列表渲染的知识点进行home.wxml的编程 　   ①、从效果图上每个item都被细线包围，这是构建思路是，外部一个view

The EM Algorithm and Extensions, 2nd Edition by Geoffrey J. McLachlan, Thriyambakam Krishnan

一个比较好的用于自学和研究HMM性质的文档

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最近在项目中有这么个需求，就是得去实时获取某个在无规律改变的文本文件中的内容。首先想到的是用程序定期去访问这个文件，因为对实时性要求很高，间隔不能超过1S，而且每次获取到文本内容都要去分发给WEB服务器做别的操作，而那个文本的写入有时候会频繁，1秒可能多次，但是也有可能在相当长一段时间内是没有任何写入的。 这样一来如果每秒都去访问文件的话，一个是IO问题，还有就是每次操作都会引起后端一系列程序的反应，文本在长时间内无写入的话，一秒一次的触发一系列徒劳的事情太不可取了。 最终发现了c#中的FileSystemWatcher对象，在应用FileSystemWatcher之前，首先了解一下这个对象的

13.1 极大似然估计的原理 极大似然的估计原理可以由下面的程序得到说明。我们首先生成 10 个服从 正态分布的总体，每个总体的均值都不同，依次为 0，1，2，3，4，5，6，7，8， 9。方差相同，均为 1。然后我们随机地取出一个总体，从中抽出 10 个样本，因 为事先不知道是从哪一个总体中抽出来的，所以我们分别用已知的 10 个总体参 数值代入似然函数，计算出 10 个似然函数值，取其中 大的似然值，认为该样 本是从相应的总体中取出的（从而联合概率密度也 大化）。然后我们让计算机 告诉我们它是从第几个总体中取样的，并与我们的判断进行对比。 *===========================begin================================== capt prog drop mle prog mle /*生成10个均值不同、方差均为1的正态总体，每个总体取８个样本*/ drawnorm double x0-x9,n(8) m(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9) clear global i=int(10*uniform()) //设定一个随机数，用于随机取出一个总体 forv j=0/9 { gen lnf`j' =-0.5*ln(2*_pi)*8-sum(0.5*(x$i-`j')^2) //对取出的总体计算似然值 scalar lnf`j'=lnf`j'[_N] //最终的似然值 } scalar list // 比较10个似然值哪个最大，猜想是从第几个总体取出来的？ end mle *根据10个似然值，猜想是从第几个总体取出来的？ di "所抽中的样本为" as error "X"$i //显示真正的取样总体是什么 *===========================end==================================== 在现实中，我们并不知道任何一个真正的总体参数，因此，只能借助于找到 样本似然值（实际上是联合概率密度的对数值） 大的总体参数，即认为其是总 体参数。在 STATA 中实现 大似然法的估计必须自己编写程序。下面的例子说 明了如何利用 stata 编写程序来实现对模型的极大似然估计。 13.2 正态总体均值和方差的极大似然估计 *===========================begin================================== capt prog drop bb prog bb //定义程序的名称 args lnf u v //声明参数,u 为均值，v为方差 quietly replace `lnf' = -0.5*ln(2*_pi) - ln(`v') -0.5*($ML_y1-`u')^2/(`v')^2 end drawnorm x,n(100) m(10) sd(3) clear//模拟均值为10，方差为3的100个正态样本 ml model lf bb (x=) (variance:) //利用迭代法则进行极大似然估计

EM（expectation-maximization）算法是Dempster,Laird和Rubin(DLR)三个人在1977年正式提出的.主要是用于在不完全数据的情况下计算最大似然估计。ppt中包含以下内容： 算法介绍 EM算法 GEM算法性质 EM算法解释 EM不足及改进 作者：尤全增 ultimateyou@gmail.com