今天,我们详细的讲一下EM算法. 前提准备 Jupyter notebook 或 Pycharm 火狐浏览器或谷歌浏览器 win7或win10电脑一台 网盘提取csv数据 需求分析 实现高斯混合模型的 EM 算法(GMM_EM) 高斯混合模型是多个高斯模型的线性叠加而成的,高斯混合模型的概率分布表示如下: 其中,k表示模型的个数,αkα_kαk​ 是第 k 个模型的系数,表示出现该模型的概率,ϕ(x;μk,Σk) 是第 k 个高斯模型的概率分布. E步:样本 xix_ixi​来自于第 k 个模型

Python语言编写BP神经网络 2016年10月31日 16:42:44 ldy944758217 阅读数 3135   人工神经网络是一种经典的机器学习模型,随着深度学习的发展神经网络模型日益完善. 联想大家熟悉的回归问题, 神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数, 并使用该函数进行预测, 网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过程.神经网络要解决的问题与最小二乘法回归解决的问题并无根本性区别. 回归和分类是常用神经网络处理的两类问题, 如果你已经了解了神经

运用Python语言编写获取Linux基本系统信息(三):Python与数据库编程 有关前两篇的链接: 运用Python语言编写获取Linux基本系统信息(一):获得Linux版本.内核.当前时间 运用Python语言编写获取Linux基本系统信息(二):文件系统使用情况获取 一.实验环境: Python2.7.10.pycharm.VM虚拟机.CentOS6.3.mysql 二.MySQLdb模块: MySQLdb模式是Python中专门连接MySQL数据库的模块,另外Python开发环境的搭

本文跟着上一篇文章继续写,上一篇文章的链接 运用Python语言编写获取Linux基本系统信息(一):获得Linux版本.内核.当前时间 一.随便说说 获取文件系统使用情况的思路和上一篇获取主要系统是一样的,都是通过执行命令获取linux执行命令后的打印,然后对打印出的结果进行处理. 本文在CentOS中获取文件系统的命令是df -h(用量以G/M单位进行显示) 在命令行中打印出来的结果是: 二.想法实现 本篇文章中用到了上一遍文章(链接见顶部)的commands模块在这里就不粘贴代码占篇幅了.

写在前面的话:关于数据结构与算法讲解的书籍很多,但是用python语言去实现的不是很多,最近有幸看到一本这样的书籍,由Brad Miller and David Ranum编写的<Problem Solving with Algorithms and Data Structures Using Python>,地址为:http://interactivepython.org/runestone/static/pythonds/index.html是英文的,写的不错,里面代码的实现也很详细,很多

申请博客有一段时间了,然而到现在还一篇没有写过..... 主要因为没有想到需要写些什么,最近在学习Python语言,照着书上看了看最基础的东西,发现根本看不进去,而且光看的话今天看了觉得都理解懂了,过两天自己回顾这部分内容的时候发现就又忘了,于是自己就想到自己边学边写一些小程序,以便能更好的让自己记住语法. 一.开发环境以及测试环境 Python2.7.10.pycharm.VM虚拟机.CentOS6.3 二.代码实现 代码结构: commands.py —> os_info_in.py —>

(EM算法)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,那么称f

适用场景:存在为未测变量的情况下,对模型参数进行估计. EM算法: input:观测数据Y,为观测数据Z,联合分布P(Y,Z|θ),条件分布P(Z|Y,θ) output:模型参数θ 步骤: (1)选择参数的初值进行迭代 (2)E步:求期望 (3)M步:最大化当前θ (4)重复(2)(3)知道算法收敛 例子:豌豆的不同形状问题.

在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variable).最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(Data Clustering) 领域.最大期望算法经过两个步骤交替进行计算,第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值:第二步是最大化(M),最大 化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值.M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算

编写此脚本的目的: 本人从事软件测试工作,近两年发现项目成员总会提出一些内容相似的问题,导致开发抱怨.一开始想搜索一下是否有此类工具能支持查重的工作,但并没找到,因此写了这个工具.通过从纸上谈兵到着手实践,还是发现很多大大小小的问题(一定要动手去做喔!),总结起来就是理解清楚参考资料.按需设计.多角度去解决问题. 脚本进行相似度分析的基本过程: 1.获取Bug数据.读取excel表,获取到“BugID”和“Bug内容” 2.获取指定格式的Bug关键字集合.使用“jieba包”,采用“搜索模式”,

本文主要用到python3自带的urllib模块编写轻量级的简单爬虫.至于怎么定位一个网页中具体元素的url可自行百度火狐浏览器的firebug插件或者谷歌浏览器的自带方法. 1.访问一个网址 re=urllib.request.urlopen('网址‘) 打开的也可以是个urllib.request.Request对象,后边也可以跟数据参数,当有传入数据时会自动变为POST请求: 2.urllib.request.Request(url,data=None,headers={})对象 属性:

对日期控件,日期控件的输入控一般是不能手动输入的:把readonly属性去掉就好 其实很简单,我们不去搞时间日期空间,我们把它当成一个普通的input框处理就好了! 但是,很多此类型input框都是禁止手动输入的,怎么办? 很简单,用js把禁止输入的readonly属性去掉就好了.如下四种方法都可 # -*- coding: utf-8 -*- from selenium import webdriver from time import sleep driver = webdriver.Fir

1.  在Linux环境下已经安装了freeswitch,(没安装freeswitch,请安装说明文档) 2.  进入源代码目录 cd  libs/esl 目录下 首先安装 yum install python-devel l  首先安装 python-devel,执行yum install python-devel l  make pymod l  make pymod-install 3.安装pip工具参照前面的一篇博客 4.安装swig工具,yum install swig 5.安装完成p

不多说,直接上干货! 机器学习十大算法之一:EM算法(即期望最大化算法).能评得上十大之一,让人听起来觉得挺NB的.什么是NB啊,我们一般说某个人很NB,是因为他能解决一些别人解决不了的问题.神为什么是神,因为神能做很多人做不了的事.那么EM算法能解决什么问题呢?或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上,还吸引了那么多世人的目光. 我希望自己能通俗地把它理解或者说明白,但是,EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白,因为它很简单,又很复杂.简单在于它的思想,简单在于其仅包含了两个步骤就能完

EM算法概述 (1)数学之美的作者吴军将EM算法称之为上帝的算法,EM算法也是大家公认的机器学习十大经典算法之一.EM是一种专门用于求解参数极大似然估计的迭代算法,具有良好的收敛性和每次迭代都能使似然函数值单调不减的优良性质.在统计机器学习.自然语言处理等领域应用非常广泛,许多统计学算法都是EM算法的体现,比如说隐含马尔科夫模型的训练方法Baum-Welch算法.最大熵模型的训练方法GIS算法.高斯混合模型EM算法.主题模型训练推理的pLSA方法,都是EM算法.甚至连聚类中的k-means算法,

用python算圆周率π 1.准备第三方库pip 打开cmd 输入代码:pip install requests ,随后就会成功 因为小编已经安装好了,所以就不把图截出来了 2.利用马青公式求π       3.用python语言编写出求圆周率到任意位的程序如下: from math import * from tqdm import tqdm from time import * total,s,n,t=0.0,1,1.0,1.0 clock() while(fabs(t)>=1e-6): t

                                                     这个周末断断续续的阅读完了<Effective Python之编写高质量Python代码的59个有效方法>,感觉还不错,具有很大的指导价值.下面将以最简单的方式记录这59条建议,并在大部分建议后面加上了说明和示例,文章篇幅大,请您提前备好瓜子和啤酒! 1. 用Pythonic方式思考 第一条:确认自己使用的Python版本 (1)有两个版本的python处于活跃状态,python2和pyt

一.python介绍python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum).1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承.最新的TIOBE排行榜,Python已经占据世界第四名的位置, Python崇尚优美.清晰.简单,是一个优秀并广泛使用的语言. Python可以应用于众多领域,如:数据分析.组件集成.网络服务.图像处理.数值计算和科学计算等众多领域.目前业内几乎所有大中型互联网企业都在使用Python

< 转载于Python数据之道 - 本公众号秉承“让数据更有价值”的理念,主要分享数据相关的内容,包括数据分析,挖掘,可视化,机器学习,深度学习等.>                      = "Life is short, you need Python" 让我们来了解一下Python吧 1 起源 Python 的创立者,Guido van Rossum,荷兰人.1982 年,Guido 从阿姆斯特丹大学获得了数学和计算机硕士学位.然而,尽管他算得上是一位数学家,但他

相信小伙伴们都知道,随着软件测试行业的发展和进步自动化测试已经成为必然.在竞争日益激烈的市场环境中也是你升职加薪的利器. 所以,小编决定从今天起!将要系统.连续.高质量的持续更新「整套自动化测试」文章!从0开始,让你100%掌握自动化测试技能. 一.Python语言特点 Python 是一个高层次的结合了解释性.编译性.互动性和面向对象的脚本语言.Python 的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构.它的特点如下: (1)

自动化测试基础 一. 软件测试分类 1.1 根据项目流程阶段划分软件测试 1.1.1 单元测试 单元测试(或模块测试)是对程序中的单个子程序或具有独立功能的代码段进行测试的过程. 1.1.2 集成测试 集成测试是在单元测试的基础上,先通过单元模块组装成系统或子系统,再进行测试.重点是检查模块之间的接口是否正确. 1.1.3 系统测试 系统测试是针对整个产品系统进行的测试,验证系统是否满足需求规格的定义,以及软件系统的正确性和性能等是否满足其需求规格的要求. 1.1.4 验收测试 验收测试是部署软