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RSS订阅原创 EM算法精解
用大众能看懂的文字来详细剖析EM 算法。 目录问题描述变量定义似然函数 问题描述 有A，B，C三枚硬币，正面朝上的概率分别是a, b, c，是未知参数，也是EM算法要估的参数。现在对三枚硬币进行试验，先抛A硬币，若正面朝上，则抛B硬币，否则抛C硬币。如果抛B硬币或者C硬币时，正面朝上记为1，反面朝上记为0。此为一次试验。现重复进行10次如上的试验，记录观测值为：1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1。问：a, b, c分别是多少？令θ=（a, b, c）。 变量定义 定义随机变量Xi为第i
2020-12-21 17:56:32
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原创 pytorch中对tensor操作：分片、索引、压缩、扩充、交换维度、拼接、切割、变形
pytorch中对tensor的分片、索引操作根据维度提取子集 根据维度提取子集 原始数据情况 import torch a = torch.tensor([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]], dtype=float) print(a) #原始数据情况 #下面#开头的是输出 #tensor([[ 1., 2., 3., 4.], # [ 5., 6., 7., 8.], # [ 9., 10., 11., 12.]], dtype
2020-11-20 12:48:06
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空空如也
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