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

题1: Uva 1636 Headshot 题目大意: 给出一个000111序列,注意实际上是环状的.问是0出现的概率大,还是当前是0,下一个还是0的概率大. 问题比较简单,注意比较大小: A/C > B/D  <=> A * D > B * C #include <cstdio> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <algorithm> #include <iostr

The number of steps nid=24#time" style="padding-bottom:0px; margin:0px; padding-left:0px; padding-right:0px; color:rgb(83,113,197); text-decoration:none; padding-top:0px"> Time Limit: 1000ms   Memory limit: 65536K  有疑问?点这里^_^ 题目描写叙述 Mary

[Luogu1291]百事世界杯之旅(动态规划,数学期望) 题面 洛谷 题解 设\(f[i]\)表示已经集齐了\(i\)个名字的期望 现在有两种方法: 先说我自己的: \[f[i]=f[i-1]+1+(1-p)(1*p^1+2*p^2+....)\] 其中\(p=\frac{i-1}{n}\) 为什么,很简单 首先要多收集一个,期望\(+1\)是显然的 但是还可能一直买到了已经有的名字中的一个 有\(p\)的概率多买一个 \(p^2\)的概率多买两个 这样无穷的算下去 然后对于后面那个式子 做两

PEP8 代码风格指南 这篇文章原文实际上来自于这里:https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/ 知识点 代码排版 字符串引号 表达式和语句中的空格 注释 版本注记 命名约定 公共和内部接口 程序编写建议 实验步骤 建议在实验楼中打开 Python 解释器或者 vim 自己照着做一下,或者看看以前自己写的代码 1. 介绍 这份文档给出的代码约定适用于主要的 Python 发行版所有标准库中的 Python 代码.请参阅相似的 PEP 信息,其用于描述实现

笔试一些注意点: --,23点43 今天做的京东笔试题目: 编程题目一定要先写变量取None的情况.今天就是因为没有写这个边界条件所以程序一直不对.以后要注意!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! --,19点22 今天做了腾讯笔试题,算法都卡效率了,还是要加强算法的练习. autohotkey更新2018-08-03,9点01 python ;把大写禁用了,因为确实基本不用.`表示删除,caplock+ijkl可以控制光标 SetCapsLockState , AlwaysOff ; ca

目录 Python实现C代码统计工具(四) 标签: Python 计时 持久化 声明 运行测试环境 一. 自定义计时函数 1.1 整个程序计时 1.2 代码片段计时 1.3 单条语句计时 二. 性能优化 Python实现C代码统计工具(四) 标签: Python 计时 持久化 声明 本文介绍若干种有别于cProfile/profile模块的Python程序计时方法,并对<Python实现C代码统计工具(三)>中的C代码统计工具进行性能优化.本文所述的方法也适用于其他Python脚本. 运行测试

目录 Python实现C代码统计工具(二) 声明 一. 问题提出 二. 代码实现 三. 效果验证 Python实现C代码统计工具(二) 标签: Python 代码统计 声明 本文将对<Python实现C代码统计工具(一)>中的C代码统计工具进行重构,以应对各种使用场景. 一. 问题提出 此前实现的C代码统计工具较为简陋,仅能遍历和分析当前目录及其子目录下的代码文件并输出统计报告. 在实际使用中,可能期望支持同时统计多个目录和(或)文件,并可指定遍历深度.当文件总数较少且文件路径较长时,期望支持

题意:给定一个整数 n ,然后你要把它变成 1,变换操作就是随机从小于等于 n 的素数中选一个p,如果这个数是 n 的约数,那么就可以变成 n/p,否则还是本身,问你把它变成 1 的数学期望是多少. 析:一个很明显的期望DP,dp[i] 表示把 i 变成 1 的期望是多少,枚举每一种操作,列出表达式,dp[i] = ∑dp[i/x]/q + p/q*dp[i] + 1,其中 x 表示枚举的素数,然后 p 表示不是 i 的约数个数,q 是小于等于 n 的素数个数,然后变形,可以得到 dp[i] =

题意:某个人每天晚上都玩游戏,如果第一次就䊨了就高兴的去睡觉了,否则就继续直到赢的局数的比例严格大于 p,并且他每局获胜的概率也是 p,但是你最玩 n 局,但是如果比例一直超不过 p 的话,你将不高兴的去睡觉,并且以后再也不玩了,现在问你,平均情况下他玩几个晚上游戏. 析:先假设第一天晚上就不高兴的去睡觉的概率是 q,那么有期望公式可以得到 E = q + (1-q) * (E + 1),其中 E 就是数学期望,那么可以解得 E = 1/ q,所以答案就是 1 / q,这个公式是什么意思呢,把数

转自http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51191386 – 谷歌的无人车和机器人得到了很多关注,但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明,更人性化的技术,机器学习. – 埃里克 施密特(谷歌首席执行官) 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天,我们可能正处于人类历史上最关键的时期.之所以关键,并不是因为已经取得的成就,而是未来几年里我们即将要获得的进步和成就. 对我来说,如今最令我激动的就是计算技术和工具的普及,从而带

题意:有两个盒子各有n个糖,每次随机选一个(概率分别为p,1-p),然后吃掉,直到有一次,你打开盒子发现,没糖了! 输入n,p,求另一个盒子里糖的个数的数学期望. 析:先不说这个题多坑,首先要用long double来实现高精度,我先用的double一直WA,后来看了题解是用long double, 改了,可一直改不对,怎么输出结果都是-2.00000,搞了一晚上,真是无语,因为我输入输出数据类型是long double, 结果一直不对 ,可能是我的编译器是C89的吧,和C语言,输入输出格式不同

题意:你要从A到B去上班,然而这中间有n条河,距离为d.给定这n条河离A的距离p,长度L,和船的移动速度v,求从A到B的时间的数学期望. 并且假设出门前每条船的位置是随机的,如果不是在端点,方向也是不定的,你在陆地行走速度为1,输入保证河在AB之前,并且不会重叠. 析:一看这个题,好像不会啊...这怎么求,这么乱,这么复杂... 但是仔细一想求时间期望,不就是在过河的地方时间不是固定的么,只要求出过河的时间的数学期望,利用数学期望的线性,加起来就OK了. 这样一想感觉就不乱了,那么怎么求每个河的

数学期望 P=Σ每一种状态*对应的概率. 因为不可能枚举完所有的状态,有时也不可能枚举完,比如抛硬币,有可能一直是正面,etc.在没有接触数学期望时看到数学期望的题可能会觉得很阔怕(因为我高中就是这么认为的,对不起何老板了QwQ),避之不及. 但是现在发现大多数题就是手动找公式或者DP推出即可,只要处理好边界,然后写好方程,代码超级简短.与常规的求解不同,数学期望经常逆向推出. 比如常规的dp[x]可能表示到了x这一状态有多少,最后答案是dp[n].而数学期望的dp[x]一般表示到了x这一状态还

题目 传送门:QWQ 分析 数学期望 用$ dp[i][j] $表示发现了在$ j $个子系统里面发现了$ i $个bug到$ s $个子系统里面发现了$ n $个bug需要的期望天数. $ dp[0][0] $就是答案. 然后分类一下,可以转移到$ dp[i][j] $无非就是$ dp[i+1][j+1] $ $ dp[i][j+1] $ $ dp[i+1][j] $ $ dp[i][j] $ 各自分别算一下概率,比如从$ dp[i][j] $转移过来的话概率是$ \frac{i}{n} \t

链接: https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=4514 题意: 有两个盒子各有n(1≤n≤2e5)个糖,每天随机选一个(概率分别为p,1-p),然后吃一颗糖.直到有一天,打开盒子一看,没糖了!输入n,p,求此时另一个盒子里糖的个数的数学期望. 分析: 根据期望的定义,不妨设最后打开第1个盒子,此时第2个盒子有i颗,则这之前打开过n

链接: https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=3382 题意: 你住在村庄A,每天需要过很多条河到另一个村庄B上班.B在A的右边,所有的河都在中间.幸运的是,每条河上都有匀速移动的自动船,因此每当到达一条河的左岸时,只需等船过来,载着你过河,然后在右岸下船.你很瘦,因此上船之后船速不变.日复一日,年复一年,你问自己:从A到B,平均

题意:有两个盒子各有n个糖(n<=2*105),每天随机选1个(概率分别为p,1-p),然后吃掉一颗糖.直到有一天打开盒子一看,这个盒子没有糖了.输入n,p,求此时另一个盒子里糖的个数的数学期望. 思路:假设没糖的是A盒子,而B盒子还有0~n个糖.由于B盒子还有0个糖的情况的期望必为0,所以省略,只需要计算1~n的. (1)当A盒没有糖时,B盒就可能有1~n个糖,概率为C(n+i,i)*(pn+1)*(1-p)n-i.为啥还带个大C?这是情况的种数(想象取糖时还有个顺序,有C种可能的顺序),不然

突然发现每次出现有关数学期望的题目都不会做,就只能找些虽然水但自己还是做不出的算数学期望的水题练练手了 题目大意: 从起点0点开始到达点n,通过每次掷色子前进,可扔出1,2,3,4,5,6这6种情况,扔到几前进几,当然对应飞行通道可以通过x直达一点y,x<y,计算到达n点或超过n 点要扔色子的次数的数学期望 从某一点 i 扔完色子可到达 i+1,i+2,i+3,i+4,i+5,i+6这6个点,令dp[i]为到达末尾的数学期望 那么到达之后6个点的数学期望是一样的,那么dp[i]=dp[i+1]*

1.缘由 有一庞大Python django webproject,要引入工作流引擎,像OA一样.方便的流程控制与管理.Python或django关于工作流的开源插件,稀少,并且弱爆了,终于选用java的开源框架JBPM.为了使Pythonproject整合Java框架,尝试过jbpm-console提供的 REST, 以失败告终,终于选用Python 直接调用Java代码.操作JBPM. 1.1pythonprojectREST与JBPM Workbench交互 失败 REST URL格式 h

本篇文章是原文的译文,然后自己对其中做了一些修改和添加内容(随机森林和降维算法).文章简洁地介绍了机器学习的主要算法和一些伪代码,对于初学者有很大帮助,是一篇不错的总结文章,后期可以通过文中提到的算法展开去做一些实际问题. Google的自驾车和机器人得到了很多新闻,但公司的真正未来是机器学习,这种技术使计算机变得更智能,更个性化.-Eric Schmidt (Google Chairman) 我们可能生活在人类历史上最具影响力的时期--计算从大型主机到PC移动到云计算的时期. 但是使这段时期有