墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
400+累计阅读
472平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
转载：http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/details/8170378
在聚类中我们经常用到EM算法（i.e. Estimation - Maximization）进行参数估计, 在该算法中我们通过函数的凹/凸性，在estimation和maximization两步中迭代地进行参数估计，并保证可以算法收敛，达到局部最优解。
PS：为了不在11.11这个吉祥的日子发blog，还是打算今天发了，祝单身coder节日快乐，心情愉快~~
由于公式实在太多，这里我就手写了……主要讲了以下几个部分：
1. 凸集，凸函数，凹集，凹函数的概念
2. Jensen's inequality
3. EM算法两步迭代过程与收敛性证明
下面就这三部分予以介绍：
发现好东西了，我的这个看着不是很清晰，大家可以看这个人写的http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html~
Artificial Intelligence
AD56XXR系列DAC驱动设计：SPI接口、寄存器配置与嵌入式工程实践
数模转换器（DAC）是嵌入式系统实现高精度模拟控制的核心器件，其性能取决于通信协议可靠性、寄存器配置准确性及硬件协同设计能力。基于SPI总线的电压输出型DAC广泛应用于工业控制、光模块偏置、传感器校准等场景，需兼顾静态精度、动态响应与低功耗特性。AD56XXR系列作为典型集成内部基准与多通道同步更新能力的12/14/16位DAC，支持轨到轨输出与灵活掉电模式，为资源受限MCU提供可移植固件范式。本文围绕SPI时序约束、16位指令字解析、LDAC同步机制及精度补偿策略展开，覆盖从硬件连接、初始化流程到量产级可
EM算法原理总结
参考： https://www.cnblogs.com/pinard/p/6912636.html 《统计学习方法》李航 1 EM算法 EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量（hidden variable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望（expectation）；M步，求极大（maximization）。所以这一算法称为期望极大算法（...
新手必看！Unity中Tag和Layer的7个实际应用场景（含MOBA案例）
本文深入探讨Unity中Tag和Layer的7个实际应用场景，特别以MOBA游戏开发为例，详细解析如何利用LayerMask进行高效场景管理和碰撞检测优化。从双相机方案到射线检测的精准控制，帮助开发者掌握这些基础功能的进阶用法，提升游戏性能和开发效率。
EM算法原理介绍
1. 引言 EM算法是Dempster等人在1977年提出来的一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望；M步，求极大，因此，该算法也被称为期望极大算法，简称EM算法。 2. EM算法原理介绍 2.1 EM算法的原理 一般地，用YYY表示观测随机变量的数据，ZZZ表示隐随机变量的数据，YYY和ZZZ连在一起...
基于Python API的ECMWF大气数据批量下载与自动化处理实践
本文详细介绍了如何利用Python API实现ECMWF大气数据的自动化批量下载与处理。针对遥感分析中手动下载ERA5等数据的痛点，文章提供了从API密钥配置、核心脚本编写到元数据解析、任务队列调度及数据质量检查的全流程实践指南，旨在帮助科研与工程人员高效获取并处理大规模气象数据。
MATLAB2022b安装
图文并茂，手把手教会你怎么安装MATLAB2022b
EM算法的原理推导及解释
本质上，EM算法针对于存在明显可疑的隐藏变量z，该变量影响着直观的样本数据的分布情况（即：方差、均值等），但是我们又无法得知和计算出准确的隐藏变量z。 于是，我们采用迭代的方式，设定已知模型的参数初值，然后结合已有的样本信息将隐藏变量z的期望以累计的形式进行表示出，然后进一步对当前的参数偏导求解更新新一轮的参数。
网络摄像头（IPC）介绍：类型、供电、镜头、夜视等
IPC（Internet Protocol Camera，网络摄像头），它是一种由传统摄像机与网络技术结合所产生的新一代摄像机。它可以将视频、音频、报警及控制信号通过网络传输，接受网络监控主机（NVR或监控管理平台）的管理。IPC可与路由器、交换机、NVR等设备组建成为监控系统。
EM算法的原理
在基于HMM-GMM的声学模型训练中，我们经常要使用EM算法进行参数估计；下面我们就介绍下EM算法的原理：
【小白CV教程】YOLOv5+Deepsort实现车辆行人的检测、追踪和计数
【小白CV教程】YOLOv5+Deepsort实现车辆行人的检测、追踪和计数本文禁止转载!项目简介：YOLOv5检测器：DeepSort追踪器：运行demo：训练自己的模型：调用接口：创建检测器：调用检测接口： 本文禁止转载! 项目简介： 使用YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数，代码封装成一个Detector类，更容易嵌入到自己的项目中。 代码地址（欢迎star）： https://github.com/Sharpiless/Yolov5-deepsort-inference 最终效果：
zabbix深度监控之邮件告警、微信群和微信告警
本文详细介绍了Zabbix监控系统实现邮件告警和微信告警的配置方法。邮件告警部分包含QQ和163邮箱的SMTP服务器配置、消息模板设置、告警流程三步骤（媒介配置、触发器动作、用户设置）。微信告警分为两种方式：企业微信群机器人告警（通过webhook实现）和企业微信应用告警（需创建应用并获取API参数）。两种告警方式都提供了完整的配置流程，包括脚本编写、权限设置、消息模板定制等关键步骤，并特别说明了如何使个人微信接收企业微信告警消息。文章还对比了SMTP、POP3、IMAP三种邮件协议的差异及适用场景。
EM算法原理详解
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/42550815EM算法有很多的应用，最广泛的就是GMM混合高斯模型、聚类、HMM、基于概率的PLSA模型等等。本文详细讲述EM算法的由来、EM算法的实现思路、EM算法解决PLSA和LDA的方法。概述、EM是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。EM的意思是“Expectation Maximizati
YOLO26涨点改进 | 全网独家创新、检测头Head改进篇 | AAAI 2026 | 使用StripConvHead改进YOLO26的检测头，处理小目标、遮挡小目标检测有效涨点，助力高效发论文
🔥本文给大家介绍使用StripConv条形卷积改进 YOLO26的检测头，可以显著提高模型在高纵横比物体检测、目标定位和多尺度物体检测方面的表现。StripConv条形卷积能够更有效地捕捉细长物体的特征，提升定位精度，并通过简化卷积核设计减少计算冗余，优化计算效率。此外，该改进增强了 YOLO26对复杂场景和实时任务的适应能力，特别适用于遥感图像目标检测、小目标检测等领域。具体怎么使用请看全文。摘要：随着遥感物体检测的快速发展，检测高纵横比物体仍然是一个挑战性问题。
《算法原理讲解》：EM算法
目录 通俗理解极大似然估计 EM算法引例 EM算法公式推导 Jensen不等式 EM算法的流程 通俗理解极大似然估计 举个例子：假设有一百个男生，我们抽取五十个人进行身高的统计。 我们根据先验知识知道，身高服从高斯分布 ，但高斯分布的方差和均值不知道。 我们想通过抽取出的五十个人升高估计这两个参数，这就是极大似然估计。 后面累乘的那部分就是：...
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
610
扫一扫
