参考:https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.stats.multivariate_normal.html 一个多元正态随机变量.mean关键字指定平均值,cov关键字指定协方差矩阵.新版本0.14.0. 补充:高斯分布 Gaussian Distribution(Normal Distribution)其图形特点为中间高,两头低,是钟形曲线(bell-shaped curve).在高斯分布中,以数学期望

多元正态分布 正态分布大家都非常熟悉了,多元正态分布就是多维数据的正态分布,其概率密度函数为 上式为 x 服从 k 元正态分布,x 为 k 维向量:|Σ| 代表协方差矩阵的行列式 二维正态分布概率密度函数为钟形曲面,等高线是椭圆线族,并且二维正态分布的两个边缘分布都是一维正态分布,如图 np.random.multivariate_normal 生成一个服从多元正态分布的数组 [适用于 python3,但在 python2 中也能用] multivariate_normal(mean, cov,

学习android需要学习的编程知识 https://wiki.cyanogenmod.org/w/Doc:_Development_Resources 从http://source.android.com/source下载的网页 http://pan.baidu.com/s/1sjoMt5r Android开发软件Android Studio http://www.android-studio.org/index.php 详细显示编译过程 make -j4 showcommands 一些常用的

GMM与EM算法的Python实现 高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型,通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计. 1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture models, GMM) 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种软聚类模型. GMM也可以看作是K-means的推广,因为GMM不仅是考虑到了数据分布的均值,也考虑到了协方差.和K-means一样,我们需要提前确定簇的个数. GMM的基本假设为数据是由几个不同的高

高斯混合模型 混合模型,顾名思义就是几个概率分布密度混合在一起,而高斯混合模型是最常见的混合模型: GMM,全称 Gaussian Mixture Model,中文名高斯混合模型,也就是由多个高斯分布混合起来的模型: 概率密度函数为 K 表示高斯分布的个数,αk 表示每个高斯分布的系数,αk>0,并且 Σαk=1, Ø(y|θk) 表示每个高斯分布,θk 表示每个高斯分布的参数,θk=(uk,σk2): 举个例子 男人和女人的身高都服从各自的高斯分布,把男人女人混在一起,那他们的身高就服从高斯混

机器学习算法-GMM和EM算法 目录 机器学习算法-GMM和EM算法 1. GMM模型 2. GMM模型参数求解 2.1 参数的求解 2.2 参数和的求解 3. GMM算法的实现 3.1 gmm类的定义和实现 3.2 测试 4. EM算法 1. GMM模型 ​ 聚类问题是一个经典的无监督任务,其目标是将 \(N\) 个 \(D\) 维数据 \(\{\bf{x}_i\}_{i=1}^N\) 分成\(K\)个簇,使得每个簇中的样本尽可能相似.GMM算法对数据分布做了一些假设: 第\(k\)个簇数据点

1.常见用法           using Microsoft.Office.Interop.Excel; 1)新建一个Excel ApplicationClass ExcelApp = New ApplicationClass();    Microsoft.Office.Interop.Excel.Workbook book = ExcelApp.Workbooks.Add(); 2) 更改 Excel 标题栏: ExcelApp.Caption := '应用程序调用 Micr

alive pdf 基本用法 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <s:WindowedApplication xmlns:fx="http://ns.adobe.com/mxml/2009" xmlns:s="library://ns.adobe.com/flex/spark" xmlns:mx="library://ns.adobe.com/flex/m

pdf 是个异常坑爹的东西,有很多处理 pdf 的库,但是没有完美的. 一.pdfminer3k pdfminer3k 是 pdfminer 的 python3 版本,主要用于读取 pdf 中的文本. 网上有很多 pdfminer3k 的代码示例,看过以后,只想吐槽一下,太复杂了,有违 python 的简洁. from pdfminer.pdfparser import PDFParser, PDFDocument from pdfminer.pdfinterp import PDFResour

转载出处https://www.cnblogs.com/basterdaidai/p/6204518.html 前言 作为程序员,大家都知道的,总是会被技术小白问各种跟编程没什么关系的硬件.软件问题.曾经被一技术小白同事问到有没有什么办法合并pdf文件,当时自己也是一头雾水,因为自己工作生活很少会去操作pdf文件,而当时公司对开发人员的电脑权限管理很严格,不论是上网还是安装软件,都受到很大限制,最后硬着头皮忙活了一阵子也没在解决. 前两天在写批处理程序的时候,发现批处理程序是有合并文件的命令的,

在这个.NET组件的介绍系列中,受到了很多园友的支持,一些园友(如:数据之巅. [秦时明月]等等这些大神 )也给我提出了对应的建议,我正在努力去改正,有不足之处还望大家多多包涵.在传播一些简单的知识的同时,我自己也得到了一些提升,这个是我感觉到的最大的益处.知识需要传播,在传播的过程中去让学习的人去提升,在交流中的过程中去让思考的人去展望,我希望我也能在这个传播的过程中出一份力.由于自身能力有限,在编写博文时出现的错误和一些不到位的讲解,还望大家多多见谅. 上面卖完情怀,下面就该切入正题了.(自

今天由于某种原因需要将pdf中的文本提取出来,就去搜了下资料,发现PDFMiner是针对 内容提取的,虽然最后发现pdf里面的文本全都是图片,就没整成功,不过试了个文本可复制的 那种pdf文件,发现还是蛮好用的. PDFMiner----python的PDF解析器和分析器 1.官方文档:http://www.unixuser.org/~euske/python/pdfminer/index.html 2.特征 完全使用python编写. (适用于2.4或更新版本) 解析,分析,并转换成PDF文档

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异常信息:   java.lang.NoClassDefFoundError: com/lowagie/text/pdf/PdfContentByte  at com.star.sms.business.mail.util.pdf.JasperReportUtil.exportPDF(JasperReportUtil.java:88)  at com.star.sms.business.email.CustomerBillEmailBuilder.createJasperFile(Custome

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内容提纲 • 托管代码与非托管代码介绍 • 不安全代码介绍 • 用户模式与内核模式 • ETW执行流程分析 • 日志分析工具介绍:PerfView.exe   ETW与非托管代码 • ETW依赖的SourceEvent和TraceEvent的类库中有很多非托管代码.  • 而SourceEvent和TraceEvent类库又依赖最底层的非托管的advapi32.dll来完成实际工作.  •  advapi32.dll 全称是:Advanced Windows 32 Base API DLL,它是

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