EM算法的python / 张生荣

Python实现EM算法实例代码

EM算法实例通过实例可以快速了解EM算法的基本思想,具体推导请点文末链接.图a是让我们预热的,图b是EM算法的实例. 这是一个抛硬币的例子,H表示正面向上,T表示反面向上,参数θ表示正面朝上的概率. ...

前言:前一篇文章大概说了EM算法的整个理解以及一些相关的公式神马的,那些数学公式啥的看完真的是忘完了,那就来用代码记忆记忆吧!接下来将会对python版本的EM算法进行一些分析. EM的python实 ...

目录引言一.opencv3.0中自带的例子二.trainEM实现自动聚类进行图片目标检测引言不同于其它的机器学习模型,EM算法是一种非监督的学习算法,它的输入数据事先不需要进行标注.相反,该 ...

K-means算法简介 K-means是机器学习中一个比较常用的算法,属于无监督学习算法,其常被用于数据的聚类,只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中,相同簇中的数据相似度较高,不同簇中数据相 ...

本文实例讲述了朴素贝叶斯算法的python实现方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: 朴素贝叶斯算法优缺点优点:在数据较少的情况下依然有效,可以处理多类别问题缺点:对输入数据的准备方式敏感 ...

random是用于生成随机数的,我们可以利用它随机生成数字或者选择字符串. •random.seed(x)改变随机数生成器的种子seed. 一般不必特别去设定seed,Python会自动选择seed. ...

k-近邻算法概述: 所谓k-近邻算法KNN就是K-Nearest neighbors Algorithms的简称,它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一 ...

本文实例讲述了决策树剪枝算法的python实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 决策树是一种依托决策而建立起来的一种树.在机器学习中,决策树是一种预测模型,代表的是一种对象属性与对象值之间的一种 ...

在看子串匹配问题的时候,书上的关于KMP的算法的介绍总是理解不了.看了一遍代码总是很快的忘掉,后来决定好好分解一下KMP算法,算是给自己加深印象. 在将KMP字串匹配问题的时候,我们先来回顾一下字串匹 ...

k-means 聚类算法思想先随机选择k个聚类中心,把集合里的元素与最近的聚类中心聚为一类,得到一次聚类,再把每一个类的均值作为新的聚类中心重新聚类,迭代n次得到最终结果分步解析一.初始化聚类中心 ...

算法思路 Knuth-Morris-Pratt(KMP)算法是解决字符串匹配问题的经典算法,下面通过一个例子来演示一下: 给定字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE" ...

大家好,欢迎大家来到算法数据结构专题,今天我们和大家聊一个非常常用的算法,叫做LRU. LRU的英文全称是Least Recently Used,也即最不经常使用.我们看着好像挺迷糊的,其实这个含义要 ...

一.概述这里不讨论通用的NMS算法(参考论文<Efficient Non-Maximum Suppression>对1维和2维数据的NMS实现),而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的. ...

目录一.前言二.高斯混合模型(GMM) 三.最大似然估计总结而言: 四.EM算法五.EM算法的简单理解方式六.EM算法推导总结而言总结一.前言高斯混合模型(Gaussian Mixt ...

目录 1 概述 1.1 无监督学习 1.2 聚类 1.3 K-Mean均值算法 2 K-Mean均值算法 2.1 引入 2.2 针对大样本集的改进算法:Mini Batch K-Means 2.3 图 ...

一.基本概念查找(Searching)就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录). 查找表(Search Table):由同一类型的数据元素(或记录)构成的集合 ...

Python实现插入排序的一般范例为: #coding=cp936 #coding=cp936 #插入排序算法 def InsertionSort(A): for j in range(1,len(A ...

Python实现八大排序算法,具体内容如下 1.插入排序描述插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的.个数加一的有序数据,算法适用于少量数据的排序,时间复杂度 ...

实现一个简单的发号器根据snowflake算法的原理实现一个简单的发号器,产生不重复.自增的id. 1.snowflake算法的简单描述这里的snowflake算法是用二进制的,有64位.其中41 ...