Monday, April,27,2008 心情日记

作者表达了对远方母亲深深的思念与担忧,母亲遭遇不幸并经历手术的痛苦,这一切让他感到非常无助和心痛。尽管面临种种困难,母亲仍然坚强地面对,并且不让作者担心。

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心理面有点很无助地感觉~。心理面有揪心的痛……
好想回到母亲的身边,好想,好想……妈妈受的苦,已经够多了,够多了……为什么现在还要受这样的痛苦。
母亲用一次次面对挫折的行动教会了我什么叫做坚持,什么叫做永不放弃。为了我,你已经付出很多了~
现在还要受苦,做儿子的心理好痛苦,这种痛苦,揪心的痛。好想现在就飞到你的身边。

真想骂,那CNN的是什么样的治安!在市区中心还能被抢劫!现在连罪犯的影子都没找到!
CNN的是什么医院,手术做了以后还会做第二次!那是医疗事故!

我现在又能做什么啦?
慈母手中線. 遊子身上衣. 臨行密密縫. 意恐遲遲歸. 誰言寸草心. 報得三春暉。
妈妈,孩子心理也能感受到你的痛~更痛~
妈妈现在还不让我回家~很多事情都瞒着我,还不让我回家~当又一次预感到不对的时候,打电话回家询问,才知道~

从重庆的小山沟到香港大都市,一步一步,突然发现自己还是那么的无助,连妈妈都不能照顾……
可是我现在能做的又是什么啦……只能远远的祝福母亲早日康复,早日健康起来。
### 回答1: GMM-EM算法的伪代码:// 迭代k次 for (k=0; k<K; k++) { // E步骤 // 计算每个样本属于每个模型的概率 for (i=0; i<N; i++) { for (j=0; j<M; j++) { p[i][j] = pi[j]*Gaussian(x[i],mu[j],sigma[j]); } } // 计算每个样本属于每个模型的期望值 for (i=0; i<N; i++) { for (j=0; j<M; j++) { q[i][j] = p[i][j]/sigma[j]; } } // M步骤 // 更新模型参数 for (j=0; j<M; j++) { pi[j] = pi[j] + q[i][j]; mu[j] = mu[j] + q[i][j]*x[i]; sigma[j] = sigma[j] + q[i][j]*(x[i] - mu[j])*(x[i] - mu[j]); } } ### 回答2: GMM-EM(高斯混合模型期望最大化)算法是一种用于估计高斯混合模型参数的迭代优化算法。下面是GMM-EM算法的伪代码: 输入:观测数据X,高斯分量个数K 输出:高斯混合模型的参数 1. 初始化高斯混合模型参数: - 初始化每个高斯分量的均值向量mu_k,协方差矩阵sigma_k和混合系数pi_k - 使用随机值或者其他预设的初始值进行初始化 2. 迭代优化: - 重复以下步骤,直到收敛: 1. Expectation 步骤: - 计算每个样本属于每个高斯分量的后验概率gamma(z_{nk}),即样本x_n由高斯分量k生成的概率 - 使用当前的参数值计算gamma(z_{nk}),即根据当前参数估计后验概率 2. Maximization 步骤: - 更新均值向量mu_k: - 对于每个高斯分量k,计算新的均值mu_k: - mu_k = (sum_n(gamma(z_{nk})*x_n)) / (sum_n(gamma(z_{nk}))) 其中,sum_n表示对所有样本求和 - 更新协方差矩阵sigma_k: - 对于每个高斯分量k,计算新的协方差矩阵sigma_k: - sigma_k = (sum_n(gamma(z_{nk})*(x_n - mu_k)*(x_n - mu_k).T)) / (sum_n(gamma(z_{nk}))) 其中,sum_n表示对所有样本求和,.T表示矩阵的转置操作 - 更新混合系数pi_k: - 对于每个高斯分量k,计算新的混合系数pi_k: - pi_k = sum_n(gamma(z_{nk})) / N 其中,sum_n表示对所有样本求和,N为样本总数 3. 返回最终的高斯混合模型参数 GMM-EM算法通过交替进行Expectation步骤和Maximization步骤,迭代地优化高斯混合模型的参数,直到收敛到最优参数。
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