这个包通过期望最大化（EM）算法拟合高斯混合模型（GMM）。它适用于任意维度的数据集。 应用了多种技术来提高数值稳定性，例如在对数域中计算概率以避免浮点数下溢，这在计算高维数据概率时经常发生。 该代码还通过利用顶点化和矩阵分解进行了仔细调整以提高效率。 这种算法被广泛使用。 详细信息可以在伟大的教科书“模式识别和机器学习”或维基页面中找到http://en.wikipedia.org/wiki/Expectation-maximization_algorithm 此功能强大且高效，但代码结构经过组织，易于阅读。 请尝试以下代码进行演示： 关闭所有; 清除; d = 2; k = 3； n = 500； [X,label] = mixGaussRnd(d,k,n); plotClass(X,label); m = 楼层（n/2）； X1 = X(:,1:m); X2 = X(:,(m

A lightweight 3D Morphable Face Model fitting library in modern C++11/14,

线性回归模型 这是用Python编码的线性回归模型，可用于处理2D数据集的普通最小二乘法。

腾讯TNN的示例model 下载了一天 才下载成功。分享出来方便大家 最近更新版本： darrenyao87 committed on 16 Sep 16, 2020

现在我们从最简单的QListWidget、QTreeWidget和QTableWidget三个类开始了解最简单的 model/view 的使用。这部分内容的确很难组织。首先，从最标准的 model/view 开始，往往会纠结于复杂的代码

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Fault-Diagnosis Applications;Model-Based Condition Monitoring;Actuators, Drives, Machinery, Plants, Sensors;

这是基于海浪频谱的二维海浪模型的仿真源代码