EM算法 大白话讲解 没看懂 保存

最新推荐文章于 2021-01-04 07:59:14 发布
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该博客围绕EM算法展开，以大白话形式进行讲解。EM算法是信息技术领域重要算法，博客可能详细阐述其原理、应用等关键信息，帮助读者理解这一算法。
【图像去噪（Image Denoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
01-14 1万+
你是否在全网苦寻【图像去噪（ImageDenoising）】的相关资料？你的目标是否是看懂【图像去噪（ImageDenoising）】的相关论文，复现代码，跑出结果，并试图创新？你是否需要发表【图像去噪（ImageDenoising）】的相关论文毕业？你是否需要做【图像去噪（ImageDenoising）】的相关项目，开发软件，研究算法，获得专利或者软著？只要是与【图像去噪（ImageDenoising）】有关的问题，那么请继续往下看。
白话机器学习算法理论+实战之PCA降维
Miracle8070
03-03 5080
1. 写在前面 如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，比如我之前写过的一篇十大机器学习算法的小总结，在这简单的先捋一捋， 常见的机器学习算法： 监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等 无监督算法：聚类，降维，关联规则, PageRank等 为了详细的理解这些原理，曾经看过西瓜书，统计学习方法，机...
EM算法详细例子及推导
03-31
EM算法详细例子及推导
EM算法 大白话讲解
aig8440的博客
01-21 192
假设有一堆数据点,它是由两个线性模型产生的。公式如下： 模型参数为a,b,n：a为线性权值或斜率，b为常数偏置量，n为误差或者噪声。 一方面，假如我们被告知这两个模型的参数，则我们可以计算出损失。 对于第i个数据点，第k个模型会预测它的结果 则，与真实结果的差或者损失记为： 目标是最小化这个误差。 但是仍然不知道具体哪些数据由对应的哪个模型产生的(缺失的信息)。 ...
视频教程-大白话EM算法--从此爱上EM迭代-机器学习
weixin_34643062的博客
05-28 339
大白话EM算法--从此爱上EM迭代 李虎，联想集团PCSD业务UDS平台推荐...
EM算法（Expectation Maximization Algorithm）
nathan1025的博客
07-27 572
m~(u,sigma).u是均值，sigma是方差。 我们的方法是假设。首先假设一个模型参数θ，然后每个样本来自四川/东北的概率p(zi)就能算出来了，p(xi,zi)=p(xi|zi)p(zi)，而x|z=0服从四川人分布，x|z=1服从东北人分布，所以似然函数可以写成含有θ的函数，极大化它我们可以得到一个新的θ。新的θ因为考虑了样本来自哪个分布，会比原来的更能反应数据规律。有了这个更好的θ我...
大白话EM算法--从此爱上EM迭代
04-07
本系列讲解EM及GMM相关知识点，让你对ＥＭ整理流程有清晰的认识，从而应用到工作和面试中。目录如下：1.1EM算法之回顾最大似然估计1.2EM算法之回顾贝叶斯估计1.3EM算法之回顾K-means算法1.4EM算法之算法目标引入1.5EM算法之目标函数转换--利用Jensen不等式1.6EM算法之目标函数求解--关于Q(z, θ)的表达1.7EM算法流程1.8EM算法案例1.9EM算法应用之GMM(高斯混合模型)的目标函数表示1.10EM算法应用之GMM(高斯混合模型)的迭代过程1.11EM算法代码之手动实现GMM迭代过程1.12EM算法代码之基于sklearn身高性别数据GMM高斯混合聚类实现
大白话讲解EM算法
Miracle.Zhao的博客
09-08 2522
001、一个非常简单的例子假设现在有两枚硬币1和2，,随机抛掷后正面朝上概率分别为P1，P2。为了估计这两个概率，做实验，每次取一枚硬币，连掷5下，记录下结果，如下： 硬币 结果 统计 1 正正反正反 3正-2反 2 反反正正反 2正-3反 1 正反反反反 1正-4反 2 正反反正正 3正-2反 1 反正正反反 2正-3反 可以很容易地估计出P1和P2，如下：P1 = （3+1+2）/ 15 = 0
arcface损失 应用分类识别_ArcFace，CosFace，SphereFace，三种人脸识别算法的损失函数(Loss Function)的设计...
weixin_29137489的博客
01-04 1168
最近看了点人脸识别算法，发现ArcFace，CosFace，SphereFace的损失函数(Loss Function)设计得非常有意思，且设计理念都是相似的，因此今天就记一篇损失函数的设计。 ArcFace，出自英国帝国理工。文章全名是：ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition。 ...
大白话讲解JavaScript的Promise
10-20
JavaScript的Promise对象是ES6（ECMAScript 2015）规范中引入的一种用于处理异步操作的方案。Promise代表了某个未来才会结束的事件（通常是一个异步操作），并且允许我们为这个事件的完成指定回调函数。...
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大白话SVM算法课程
06-15
SVM之线性不可分时软间隔算法整体流程15_SVM之线性不可分时数据映射高维解决不可分问题16_SVM之线性不可分时核函数引入17_SVM之线性不可分时核函数讲解18_SVM代码之线性可分时和Logistic回归比较19_SVM代码之基于...
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大白话XGBoost算法--彻底了解XGBoost
06-21
本文通过XGBoost的算法思想到XGBoost的目标函数转换，通过泰勒公式和叶节点的角度对XGBoost目标函数进行转换，然后通过树结构的生成策略去生成每一颗模型树，最后讲解于GBDT的算法区别以及相关参数。 目录如下： ...
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
12-03
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【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
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12-03
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windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
12-03
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网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
12-03
内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
用大白话讲解
08-05
ta提到的引用[1]里说"看过就忘""苦不堪言"，引用[2][3]都反复强调"大白话"，说明用户需要完全避开技术黑话。 我注意到上次回答虽然全面，但用了"分布式版本控制""SHA-1哈希"这类术语。这次得彻底转化：把Git比喻成...
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