EM算法原理简析——图解】的更多相关文章

一. 扯淡 转眼间毕业快一年了,这期间混了两份工作,从游戏开发到算法.感觉自己还是喜欢算法,可能是大学混了几年算法吧!所以不想浪费基础... 我是个懒得写博客的人,混了几年coding,写的博客不超过10篇.现在参加工作,必须得改掉懒的坏习惯,以后多尝试写写,好总结总结,也方便以后复习用. 二.算法 1. 前言 1.1 EM会涉及一些数学知识,比如最大似然估计和Jensen不等式等知识,这些知识最烦了,动不动就一堆推导公式,看着就觉得蛋疼,经过它讲的原理比较简单,多以在此略过. 1.2 本文的侧…
不少开源库(ButterKnife.Retrofit.ActiveAndroid等等)都用到了注解的方式来简化代码提高开发效率. 本文简单介绍下 Annotation 示例.概念及作用.分类.自定义.解析,并对几个 Android 开源库 Annotation 原理进行简析.PDF 版: Java Annotation.pdf, PPT 版:Java Annotation.pptx, Keynote 版:Java Annotation.key 完整版原文见:Java Android 注解(Ann…
原理简析 摘录php.ini文件的默认配置(php5.4): ; Common Values: ; E_ALL (Show all errors, warnings and notices including coding standards.) ; E_ALL & ~E_NOTICE (Show all errors, except for notices) ; E_ALL & ~E_NOTICE & ~E_STRICT (Show all errors, except for…
PDF 版: Java Annotation.pdf, PPT 版:Java Annotation.pptx, Keynote 版:Java Annotation.key 一.Annotation 示例 Override Annotation   Java   1 2 3 @Override public void onCreate(Bundle savedInstanceState);   Retrofit Annotation   Java   1 2 3 @GET("/users/{use…
转载自http://shift-alt-ctrl.iteye.com/blog/1987416 Apache Thrift是一个跨语言的服务框架,本质上为RPC,同时具有序列化.发序列化机制:当我们开发的service需要开放出去的时候,就会遇到跨语言调用的问题,JAVA语言开发了一个UserService用来提供获取用户信息的服务,如果服务消费端有PHP/Python/C++等,我们不可能为所有的语言都适配出相应的调用方式,有时候我们会很无奈的使用Http来作为访问协议;但是如果服务消费端不能…
1. EM算法-数学基础 2. EM算法-原理详解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 概率模型有时既含有观测变量(observable variable),又含有隐变量或潜在变量(latent variable),如果仅有观测变量,那么给定数据就能用极大似然估计或贝叶斯估计来估计model参数:但是当模型含有隐变量时,需要一种含有隐变量的概率模型参数估计的极大似然方法估计--EM算法 2…
在集群系统中,经常会需要将Session进行共享.不然会出现这样一个问题:用户在系统A上登陆以后,假如后续的一些操作被负载均衡到系统B上面,系统B发现本机上没有这个用户的Session,会强制让用户重新登陆.此时用户会很疑惑,自己明明登陆过了,为什么还要自己重新登陆. 什么是Session 这边再普及下Session的概念:Session是服务器端的一个key-value的数据结构,经常被用户和cookie配合,保持用户的登陆回话.客户端在第一次访问服务端的时候,服务端会响应一个sessionI…
SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种具有尺度不变性和光照不变性的特征描述子,也同时是一套特征提取的理论,首次由D. G. Lowe于2004年以<Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J]>发表于IJCV中.开源算法库OpenCV中进行了实现.扩展和使用. 本文主要依据原始论文和网络上相关专业分析,对SIFT特征提取的算法流程进行简单分析.由于涉及到的知识概念较多,本人…
EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域算法的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM), LDA主题模型的变分推断等等.本文就对EM算法的原理做一个总结. 1. EM算法要解决的问题 我们经常会从样本观察数据中,找出样本的模型参数. 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数. 但是在一些情况下,我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据,此时我们未知的有隐含数据和模型参数,因而无法直接用极大化对数似然函数得到模型分布的参数.…
写着前面 IdentityServer4的学习断断续续,兜兜转转,走了不少弯路,也花了不少时间.可能是因为没有阅读源码,也没有特别系统的学习资料,相关文章很多园子里的大佬都有涉及,有系列文章,比如: 晓晨大佬的:https://www.cnblogs.com/stulzq/p/8119928.html 蟋蟀 大佬的: https://www.cnblogs.com/xishuai/tag/[34]%E5%B0%8F%E8%8F%9C%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%BC%96%E7%A…