任务:对图像进行边缘检测 思路: )将图像的灰度数值进行0-255的维度统计: )EM算法分析出几个核心显示区块的灰度: )使用通用的边界检测算法(具体哪一种待定). 编辑于2017.12.24 15:45 EM算法的使用参考: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Oct 24 18:40:00 2017 @author: nvidia """ #EM Algorithm from numpy i…

在这篇文章中,会实现一个BP(backpropagation)算法,并将之应用到手写的阿拉伯数字(0-9)的自动识别上. 训练数据集(training set)如下:一共有5000个训练实例(training instance),每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20 pixel image).用 X 矩阵表示整个训练集,则 X 是一个 5000*400 (5000行 400列)的矩阵 另外,还有一个5000*1的列向量 y ,用来标记训练数据集的结果.比如,第一个训练实例对应的输出…

最大期望算法 EM算法的正式提出来自美国数学家Arthur Dempster.Nan Laird和Donald Rubin,其在1977年发表的研究对先前出现的作为特例的EM算法进行了总结并给出了标准算法的计算步骤,EM算法也由此被称为Dempster-Laird-Rubin算法.1983年,美国数学家吴建福(C.F. Jeff Wu)给出了EM算法在指数族分布以外的收敛性证明. MLE MLE就是利用已知的样本结果,反推最有可能(最大概率)导致这样结果的参数值 的计算过程.直白来讲,就是给定了…

/** * 编程作业 2.1 向highArray.java程序(清单2.3)的HighArray类添加一个名为getMax()的方法,它返回 数组中最大关键字的值,当数组为空时返回-1.向main()中添加一些代码来使用这个方法. 可以假设所有关键字都是正数. 2.2 修改编程作业2.1中的方法,使之不仅返回最大的关键字,而且还将该关键字从数组中删除. 将这个方法命名为removeMax(). 2.3 编程作业2.2中的removeMax()方法提供了一种通过关键字值进行数组排序的方法.实现一…

知识点 scikit-learn 对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析. 我们也可以使用scikit-learn的线性回归函数,而不是从头开始实现这些算法. 我们将scikit-learn的线性回归算法应用于编程作业1.1的数据,并看看它的表现. 一般来说,只要觉得数据有线性关系,LinearRegression类是我们的首选.如果发现拟合或者预测的不好,再考虑用其他的线性回归库.如果是学习线性回归,推荐先从这个类开始第一步的研究. LinearRegression…

Exercise 1:Linear Regression---实现一个线性回归 关于如何实现一个线性回归,请参考:http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6079012.html Exercise 2:Logistic Regression---实现一个逻辑回归 问题描述:用逻辑回归根据学生的考试成绩来判断该学生是否可以入学. 这里的训练数据(training instance)是学生的两次考试成绩,以及TA是否能够入学的决定(y=0表示成绩不合格,不予录取:y=1表示录…

软件工程结对编程作业总结 11061160  顾泽鹏 11061151  庞梦劼 一.关于结对编程 这次的软工任务既不是单打独斗的个人任务,也不是集思广益的团队项目,而是人数为两人的结对编程.两个人合作的安排虽并非是第一次,但提出“结对编程”这个概念却是第一回. <移山之道>中对结对编程有这样的描述“在结对编程模式下,一对程序员肩并肩地.平等地.互补地进行开发工作.两个程序员并排坐在一台电脑前,面对同一个显示器,使用同一个键盘,同一个鼠标一起工作.他们一起分析,一起设计,一起写测试用例,一起编…

EM算法 作者:樱花猪   摘要: 本文为七月算法(julyedu.com)12月机器学习第十次次课在线笔记.EM算法全称为Expectation Maximization Algorithm,既最大期望算法.它是一种迭代的算法,用于含有隐变量的概率参数模型的最大似然估计和极大后验概率估计.EM算法经常用于机器学习和机器视觉的聚类领域,是一个非常重要的算法.而EM算法本身从使用上来讲并不算难,但是如果需要真正的理解则需要许多知识的相互串联. 引言:      EM算法是机器学习十大经典算法之一.…

ufldl学习笔记与编程作业:Feature Extraction Using Convolution,Pooling(卷积和池化抽取特征) ufldl出了新教程,感觉比之前的好,从基础讲起.系统清晰.又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说.不必深究其它机器学习的算法.能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了.教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 学习链接: http://u…

ufldl学习笔记与编程作业:Softmax Regression(softmax回归) ufldl出了新教程.感觉比之前的好,从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说,不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了.教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习链接:http://ufldl.stanford.edu/tutoria…

❄❄❄❄❄❄❄❄[回到目录]❄❄❄❄❄❄❄❄ 本次编程作业中,需要完成的代码有如下几部分: [⋆] warmUpExercise.m - Simple example function in Octave/MATLAB[⋆] plotData.m - Function to display the dataset[⋆] computeCost.m - Function to compute the cost of linear regression[⋆] gradientDescent.m -…

摘要 EM算法全称为Expectation Maximization Algorithm,既最大期望算法.它是一种迭代的算法,用于含有隐变量的概率参数模型的最大似然估计和极大后验概率估计.EM算法经常用于机器学习和机器视觉的聚类领域,是一个非常重要的算法.而EM算法本身从使用上来讲并不算难,但是如果需要真正的理解则需要许多知识的相互串联. 引言 EM算法是机器学习十大经典算法之一.EM算法既简单有复杂,简单的在于他的思想而复杂则在于他的数学推理和复杂的概率公式.作为我这个新手来讲,决定先捡大的部…

EM算法在很多地方都用使用到,比如简单的K-means算法,还有在隐马尔可夫里面,也涉及到了EM算法,可见EM算法在机器学习领域的重要地位.在这里就写一下我对于EM算法的一些理解笔记.后续有新的理解也会追加的. EM算法的全称叫做:期望最大.EM算法的想法很简单,就像一个人有两条腿向前走,你总是需要固定一条腿动另一条腿这样交替往前走.这里面的两条腿,一个是隐变量,一个是参数θ. 在了解EM算法之前,首先需要了解一些基本的概念. 凹凸函数 这个是<最优化>里面的概念,如果它的二阶导大于0,那么就…

https://applenob.github.io/em.html EM算法总结 在概率模型中,最常用的模型参数估计方法应该就是最大似然法. EM算法本质上也是最大似然,它是针对模型中存在隐变量的情况的最大似然. 下面通过两个例子引入. 没有隐变量的硬币模型 假设有两个硬币,AA和BB,这两个硬币具体材质未知,即抛硬币的结果是head的概率不一定是50%. 在这个实验中,我们每次拿其中一个硬币,抛10次,统计结果. 实验的目标是统计AA和BB的head朝上的概率,即估计θ̂ Aθ^A和θ̂ B…

ufldl学习笔记与编程作业:Softmax Regression(vectorization加速) ufldl出了新教程,感觉比之前的好.从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说,不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了.教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节是对ufldl学习笔记与编程作业:Softmax Regress…

EM算法,全称Expectation Maximization Algorithm,译作最大期望化算法或期望最大算法,是机器学习十大算法之一,吴军博士在<数学之美>书中称其为“上帝视角”算法,其重要性可见一斑. EM算法是一种迭代算法,用于含有隐变量(hidden variable)的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计.它与极大似然估计的区别就是它在迭代过程中依赖极大似然估计方法.极大似然估计是在模型已知的情况下,求解模型的参数$\theta$,让抽样出现的概率最大.类似于求解一元方…

ufldl学习笔记与编程作业:Multi-Layer Neural Network(多层神经网络+识别手写体编程) ufldl出了新教程,感觉比之前的好,从基础讲起,系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说,不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了.教程加上matlab编程.就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习地址:http://ufldl.stanfor…

ufldl学习笔记与编程作业:Logistic Regression(逻辑回归) ufldl出了新教程,感觉比之前的好,从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说.不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了,教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习链接:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/su…

本文转载自:http://www.jb51.net/article/128398.htm 这篇文章主要介绍了Android 6.0获取wifi Mac地址为02:00:00:00:00:00的解决方法,非常不错,具有参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下   前言: 之前项目比较旧,手机版本还比较低,还使用eclipse开发.用到了需要获取手机wifi Mac地址.使用了如下代码: // Android 6.0之前的版本可以用的方法(模拟器可以使用) private String getMacAdd…

ufldl学习笔记与编程作业:Linear Regression(线性回归) ufldl出了新教程,感觉比之前的好.从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说.不必深究其它机器学习的算法.能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了,教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习链接:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supe…

1.[新增内容] 这个作业属于那个课程 C语言程序设计 这个作业要求在哪里 <C语言I-2019秋作业02> 我在这个课程的目标是 这个作业在那个具体方面帮助我实现目标 <实现一些基础性的编程,在<智慧的提问>中收获独到的知识见解> 参考文献 <<提问的智慧>,<PTA系统常见问题解答>,MinGW-w64安装教程> 2. [1阅读作业] 1.请仔细阅读<提问的智慧>,用自己的话描述你的收获,并举例子说明应该如何提问.文章…

c语言1博客作业02 这个作业属于哪个课程 C语言程序设计 这个作业的要求在哪 [作业要求](https://edu.cnblogs.com/campus/zswxy/SE2019-2/homework/8687) 我在这个课程的目标是 学会如何提问:学会编译更多程序:更好的学习C语言 这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标 提问:温度转换温度计算:学会安装mingw-64的安装 参考文献 <提问的智慧> 阅读作业 2.0请仔细阅读<提问的智慧>,用自己的话描述你的收获,并举例子说明…

C语言I博客作业02 标签: 18软件2班 李煦亮 问题 答案 这个作业属于那个课程 C语言程序设计I 这个作业要求在哪里 https://edu.cnblogs.com/campus/zswxy/CST2019-4/homework/8657 我在这个课程的目标是 学会C语言,掌握编程基础知识 这个作业在那个具体方面帮助我实现目标 拥有了编程工具,学会了如何提问 参考文献 https://www.jianshu.com/p/d66c2f2e3537 一.阅读作业 1.阅读<提问的智慧> &q…

这个作业属于哪个课程 C语言程序设计I 这个作业要求在哪里 C语言I-2019秋作业02 我在这个课程的目标是 学会编程及提问的技能 这个作业在哪个具体目标方面帮助我实现目标 深入了解C语言程序设计中的提问方法 参考文献 提问的智慧;PTA系统常见问题解答;MinGW-w64安装教程 2.1阅读作业 1.请仔细阅读<提问的智慧>,用自己的话描述你的收获,并举例子说明应该如何提问. · 用辞贴切,语法正确是提问方式的根本; · 话语精简,清楚表达问题所在让回答者清楚知道自己的困惑所在; · 对于…

项目 内容 课程:2020春季软件工程课程博客作业(罗杰,任健) 博客园班级链接 作业:BUAA软件工程结对编程项目作业 作业要求 课程目标 学习大规模软件开发的技巧与方法,锻炼开发能力 作业目标 完成结对编程项目 教学班 周五上午006班 项目GitHub地址 GitHub链接 结对伙伴博客地址 博客园链接 PSP 2.在开始实现程序之前,在下述 PSP 表格记录下你估计将在程序的各个模块的开发上耗费的时间. 在开始设计之前,进行了PSP规划如下 PSP2.1 Personal Softwar…

第一次编程作业 一.PSP表格 PSP2.1 Personal Software Process Stages 预估耗时(分钟) 实际耗时(分钟) Planning 计划 60 120 · Estimate · 估计这个任务需要多少时间 10 5 Development 开发 · Analysis · 需求分析 (包括学习新技术) 240 300 · Design Spec · 生成设计文档 · Design Review · 设计复审 30 30 · Coding Standard · 代码规…

EM算法是一种迭代算法,用于含有隐变量(hidden variable)的概率模型参数的极大似然估计,或极大后验概率估计.EM算法的每次迭代由两步组成:E步,求期望(expectation):M步,求极大(Maximization). EM算法的引入 给一些观察数据,可以使用极大似然估计法,或贝叶斯估计法估计模型参数.但是当模型含有隐变量时,就不能简单地使用这些方法.有些时候,参数的极大似然估计问题没有解析解,只能通过迭代的方法求解,EM算法就是可以用于求解这个问题的一种迭代算法. EM算法 输…

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 k-means算法是一种得到最广泛使用的聚类算法. 它是将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点. 2.算法推导 2.1 k-means 计算过程: 深入:如何验证收敛: 我们定义畸变函数(distortion function)如下: J函数表示每个样本点到其质心的距离平方和.K-means是要将J调整到最小.假设当前J没有达到最小值,那么首先可以固定每…

EM算法总结 - The EM Algorithm EM是我一直想深入学习的算法之一,第一次听说是在NLP课中的HMM那一节,为了解决HMM的参数估计问题,使用了EM算法.在之后的MT中的词对齐中也用到了.在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中. 下面主要介绍EM的整个推导过程. 1. Jensen不等式 回顾优化理论中的一些概念.设f是定义域为实数的函数,如果对于所有的实数x,,那么f是凸函数.当x是向量时,如果其hessian矩阵H是半正定的(),那么f是凸函数.如果或者,那…

转自:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8198352 在聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了详细说明.本文主要针对如何用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明. 1. GMM模型: 每个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成,每个 Gauss…