ML-EM算法  EM算法(Expectation Maximization Algorithm,期望极大算法)是一种解决优化问题的迭代算法,用于求解含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计(MLE)或极大后验概率估计(MAP)。EM算法是一种比较通用的参数估计算法,被广泛用于支持向量机(SMO算法)、朴素贝叶斯、GMM(高斯混合模型)、K-means(K均值聚类)和HMM(隐马尔可夫模型)的参数估计。 理解EM算法(例子)   在统计学中,概率用于在已知一些参数的情况下,预测接下来的所得到的结果;而似然性则是用于在已知某些观测所得到的结果时,对有关事物的性质的参数进行估计。   EM算法和极大似然估计的前提是一样的,都要假设数据总体的分布,如果不知道数据分布,是无法使用EM算法的。 三硬币模型   假设有3枚硬币A,B,C,这些硬币正面出现的概率分别是π \piπ,p pp和q qq。进行如下掷硬币试验:先掷硬币A,根据其结果选出硬币B或硬币C,正面选硬币B,反面选硬币C;然后掷选出的硬币,掷硬币的结果,正面记作1,反面记作0;独立重复n此试验,观测结果: 1 , 1 , 0 ,
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1 概述 前后端分离的一个简单用户登录 Demo 。 2 技术栈 Vue BootstrapVue Kotlin Spring Boot MyBatis Plus 3 前端 3.1 创建工程 使用 vue-cli 创建,没安装的可以先安装: sudo cnpm install -g vue @vue/cli 查看版本: vue -V 出现版本就安装成功了。 创建初始工程: vue create bvdemo 由于目前 Vue3 还没有发布正式版本,推荐使用 Vue2 : 等待一段时间构建好了之后会提示进行文件夹并直接运行: cd bvdemo yarn serv
2022-12-06 08:58:18 611KB em IN ng
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一、创建委外采购订单(事务代码ME21N) 二、将所需材料发货至供应商处(事务代码MB1B) 查看供应商库存报表(事务代码MBLB) 三、委外PO的收货(这里使用BAPI_GOODSMVT_CREATE) *&---------------------------------------------------------------------* *& Report ZTEST_WWJG *& *&---------------------------------------------------------------------* *& *& *&-------------
2022-12-02 13:44:33 454KB em header 测试
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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
2022-11-20 17:14:38 37KB em le python
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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。
2022-11-16 18:32:54 360KB matlab
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改进的EM-Xception人脸情绪识别研究
2022-11-15 21:30:55 1.32MB Xception 情绪识别 DeepLeaning
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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
2022-11-15 21:15:01 102KB em url 微信
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The EM Algorithm and Extensions, 2nd Edition by Geoffrey J. McLachlan, Thriyambakam Krishnan
2022-11-14 21:11:04 14.69MB The EM Algorithm and
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一个比较好的用于自学和研究HMM性质的文档
2022-11-14 15:48:15 338KB HMM 机器学习
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2022-11-11 18:03:05 569KB autocarap em
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