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
要遍历一个Hashtable,api中提供了如下几个方法可供我们遍历: keys() - returns an Enumeration of the keys of this Hashtable keySet() - returns a Set of the keys entrySet() - returns a Set of the mappings elements() - returns an Enumeration of the values of this Hashtable 4种方法
1 Unsupervised Learning 1.1 k-means clustering algorithm 1.1.1 算法思想 1.1.2 k-means的不足之处 1.1.3 如何选择K值 1.1.4 Spark MLlib 实现 k-means 算法 1.2 Mixture of Gaussians and the EM algorithm 1.3 The EM Algorithm 1.4 Principal Components
URL:http://blogs.oracle.com/stevenChan/2009/06/which_is_better_forms_servlet_or_socket_mode.html Many products within the Oracle E-Business Suite have screens that are built with Oracle Forms. Oracle Forms can be run in either servlet mode or socket
#include<iostream> #include<queue> #include<cstdio> #include<cstring> #include<vector> using namespace std; #define N 505 #define inf 0x3f3f3f3f int path[N];//输出路径 存放的是i的前一个点 path[j]=u; int n,e,m,s; int vis[N],dis[N],mp[N][N]