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全面体验FastStone Capture:专业截屏软件使用指南

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dynamips虚拟服务:找不到指定设备

刚开始接触dynamips,属于新手, 之前是可以正常使用dynamips的,但不知道什么原因就出现这样的问题 果断重新安装,之后可以正常使用 转载于:https://www.cnblogs.com/xyx117/p/3825102.html

用Dynamips和虚拟机搭建虚拟网络1

今天和大家分享一个虚拟网络的搭建过程,这个虚拟网络的具体拓扑如下: 路由器使用Dynamips,我们使用cisco 3660路由器,虚拟机使用VMware和XP,物理机是Win10,Dynamips安装在物理机Win10上,路由器模拟器的配置文件下载地址如下: https://download.csdn.net/download/u011…

用R抓取主要货币对实时汇率

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> library(rvest) url<-http://stockq.cn/market/currency.php web<-read_html(url) res<-web%>%html_table(fillT)%>%.[8]%>%as.data.frame res<-res[c(3:5,12,23:25),c(1:3,5)] res[,2:3]<-lapp…

EM算法推导及案例演示

一、必备的基础知识 EM算法用到了大量的概率论与数理统计的知识&#xff0c;必须对基础有一定掌握才能完成EM算法的推导。 1.1 最大似然估计 思想&#xff1a;我们观测到了一组样本&#xff0c;为什么我们能观测到这一组样本呢&#xff1f;因为这一组样本出现的概率比较大&…

Signal EM的流程与分析

我正在「拾陆楼」和朋友们讨论有趣的话题,你⼀起来吧? 拾陆楼知识星球入口 公众号完整文章链接: EM理论与实践 (signal EM) 相关文章链接: EM解决办法一览

了解EM算法

EM算法是数学建模中很重要的一中方法&#xff0c;在老师的介绍下&#xff0c;我决定自学这个算法。 一、EM算法的思想和作用&#xff1a; 思想&#xff1a;首先&#xff0c;根据已经观测到的数据估计参数值&#xff0c;然后由参数值估计出缺失数据的值&#xff0c;再根据估计…

EM算法详解

"微信公众号" 目录 1. 摘要 2. EM算法简介 3. 预备知识 3.1 极大似然估计 (1)问题描述 (2)用数学知识解决现实问题 (3)最大似然函数估计值的求解步骤 3.2 Jensen不等式 (1)定义 (2)举例 4. EM算法详解 4.1 问题描述 4.2 EM算法推导流程 4.3 …

【机器学习】EM算法

EM算法 目录 一、似然函数与极大似然估计二、Jenson不等式三、数学期望的相关定理四、边缘分布列五、坐标上升法六、EM算法1. 概论2. 算法流程3. 算法的推导4. 敛散性证明 七、参考博客 一、似然函数与极大似然估计 例一 现有一个不透明的罐子&#xff0c;里面装有质地、大小均…

em模型补缺失值_EM算法详解

目录 一、EM算法概述 二、EM算法的原理 三、EM算法的推导与求解 一、EM算法概述 EM算法即最大期望算法(Expectation-Maximization algorithm, EM),是一类通过迭代进行极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)的优化算法,通常作为牛顿迭代法(Newton-Raphson me…

oracle 19c em,Oracle 19C EM

Oracle 19C EM Oracle Enterprise Manager Database Express 一&#xff1a; Oracle 19C EM 安装 二&#xff1a; JET Oracle EM Express 三&#xff1a; Flash Oracle EM Express 四&#xff1a;无法登陆问题 一&#xff1a; Oracle 19C EM 安装 可以在创建实例时选择安装&…

【机器学习】EM算法详解

目录 1 引言2 为什么需要EM算法3 EM算法的推导4 ELBOKL形式4.1 QA 5 算法收敛性证明6 参考文献 1 引言 EM算法用于具有隐变量模型的参数估计&#xff0c;如高斯混合模型&#xff0c;VAE算法推导的前置知识等&#xff0c;了解EM算法更能深刻理解许多复杂算法模型。 本文为自学内…

机器学习实验报告——EM算法

目录 一、算法介绍 1.1算法背景 1.2算法引入 1.3算法假设 1.4算法原理 1.5算法步骤 二、算法公式推导 2.1数学基础 2.2EM算法推导 三、算法实现 3.1关于EM聚类 3.2EM工具包的使用 3.3 实例测试 四、算法讨论 4.1EM算法的优缺点 4.2EM算法的应用 4.3对于EM算法…

【机器学习基础】EM算法

目录 一 样例 二 公式描述 三 参考文献 最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,又译为期望最大化算法),是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。 最大期望算法经过两个步骤交替进…

EM 算法

目录 1.概述 2.最大似然估计 2.1 二项分布的最大似然估计 2.2 最大似然函数做参数估计 3. EM算法&#xff1a;随机变量无法直接&#xff08;完全&#xff09;观察到 3.1 欧拉式的解释 ​ 3.2 Gauss式的解释 4. GMM的推导 4.1 从直观理解猜测GMM的参数估计 4.2 从理论公…

EM算法及代码

一、算法简介。 EM算法全称为Expectation Maximization,即期望极大算法,是一种用于处理含有隐变量(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算法是一种迭代算法,每一次迭代可分为两步:E步,求期望(Expectation);M步,求极大(Maximiza…

Apollo EM Planner 论文解读

Apollo EM Planner 参考资料来源&#xff1a;EM Planner原文、Apollo开发者社区、B站老王、csdn和知乎上的笔记摘要、《自动驾驶汽车决策与控制》一书。 注&#xff1a;本文章主要在于EM Planner论文解读&#xff0c;想要全部掌握EM Planner的精髓&#xff0c;需要阅读源代码…

详解EM算法

目录 1. 概念2. 举例2.1 例子12.1.2 计算 2.2 例子 B 3. 推导4. 应用 1. 概念 EM算法(期望最大算法)是一种迭代算法&#xff0c;用于含有隐变量的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。具体思想如下&#xff1a; EM算法的核心思想非常简单&#xff0c;分为两步&…

EM算法

一、EM算法介绍 我们经常会从样本观察数据中&#xff0c;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。&#xff08;最大似然估计&#xff1a;利用已知的样本结果&#xff0c;反推最有可能导致这样结果的一组参数&#xff09;但是在一些情况下&#x…