一、前言 在HTML4.1中i和b作为表象标签分别表示斜体和粗体样式，而强调样式与内容分离的XHTML中则出现样式效果相同的em和strong表义标签...，此时我们会建议避免使用i和b标签，应该改用em和strong标签。 ...但在HTML5对i和b赋予新的语义，本文将再一次认识它们！... 3. em标签 W3C草案： The em element represents a span of text with emphatic stress....四、参考 http://www.zhangxinxu.com/wordpress/2011/11/i-b-em-strong-html5-%E8%AF
Expectation Maximization Algorithm EM算法和之前学的都不太一样，EM算法更多的是一种思想，所以后面用几个例子讲解，同时也会重点讲解GMM高斯混合模型。...所以整个EM算法步骤就很清晰了： EM算法计算步骤： E-step： 对于每一个 ? ，求 ? M-step： ? 这时候就可以使用求导迭代的方法求解了。...其实如果用kmeans聚类的话更加快速，但是这里还是用EM。...⑧总结 EM和Kmeans算法其实很类似，事实上步骤基本可以用EM框架来替换，但是Kmeans算法是硬分类，说一不二，但是EM算法不太一样，是软分类，百分之几是那个，百分之几是这个。...对应到EM算法也是一样，E步求隐含的z变量，Mstep求解其他参数。
其中，cookie是存储在浏览器的一段文本，而localStorage和sessionStorage则是HTML5中所提供的本地存储。 那么，这几种数据存储方式之间有什么区别呢？...2.localStorage 和 sessionStorage localStorage和sessionStorage是HTML5 提供的两种在客户端存储数据的新方法。
今天简单的做了一下网页里的导航栏。 效果如下： 代码： html> html> 实验3 ul...控制的是左右距离为自动调节*/ width: 600px;/*框框的宽度*/ height: 350px;/*框框的长度*/ padding: 0px;/*将框框的padding设置为零，不然会导致框框里的内容与框边缘有间隔...Microsoft Yahei; line-height: 50px;/*设置字体在块中的高度*/ background-color: #2f4f4f; margin: 0px 0px;/*块里的高宽通过...> 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/140112.html原文链接：https://javaforall.cn
推导EM算法之前，先引用《统计学习方法》中EM算法的例子： 例1. (三硬币模型) 假设有3枚硬币,分别记作A,B,C。这些硬币正面出现的概率分别为π，p和q。...2.EM算法推导 这小节会对EM算法进行具体推导，许多跟上面例子的解法推导是相同的，如果已经懂了，可以加速阅读。...IEEE ASSP Magazine, January 1986，EM算法原文 [2]http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html，Andrew...NG教授的公开课中的EM视频 [3]http://cs229.stanford.edu/materials.html, Andrew NG教授的讲义，非常强大，每一篇都写的非常精炼，易懂 [4]http...://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html, 一个将Andrew NG教授的公开课以及讲义理解非常好的博客，并且我许多都是参考他的
总第82篇 01|概念及原理: EM算法是一种迭代算法，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算法的每次迭代分两步完成:E步，求期望(expectation)；M步，求极大值(maximization).所以这一算法称为期望极大算法，简称EM算法。(你看懂了吗？反正我第一次看是一脸懵。...算法，也可以说是EM算法的目的就是求取这个模型的最大化参数。...03|算法步骤： EM算法就是通过迭代求L(θ)=logP(Y|θ)的极大似然估计。 EM算法步骤的第一步就是设定一个参数初值，这是人为设定的，这个值将会影响后续的参数迭代。...Q函数： Q函数其实就是L(θ)，也就是EM算法其实就是求取Q函数的极大值。 04|EM算法的应用： EM算法常用在非监督学习问题中，即训练数据只有输入没有对应的输出。
https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/89216162 EM 算法 EM 算法，指的是最大期望算法（Expectation Maximization...EM 算法当做最大似然估计的拓展，解决难以给出解析解（模型中存在隐变量）的最大似然估计（MLE）问题 ? ? ? ? ? EM 算法步骤： ? 使用 EM 算法处理 iris # !...iris_feature[pair[1]], fontsize=11) plt.grid(b=True, ls=':', color='#606060') plt.suptitle('EM
EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法，既然我们无法直接求出模型分布参数，那么我们可以先猜想隐含数据（EM算法的E步），接着基于观察数据和猜测的隐含数据一起来极大化对数似然，求解我们的模型参数（EM...上面对EM算法的描述还很粗糙，我们需要用数学的语言精准描述。 2. EM算法的推导 至此，我们理解了EM算法中E步和M步的具体数学含义。 3. EM算法流程 现在我们总结下EM算法的流程。...EM算法的收敛性思考 EM算法的流程并不复杂，但是还有两个问题需要我们思考： 1） EM算法能保证收敛吗？ 2） EM算法如果收敛，那么能保证收敛到全局最大值吗？...EM算法的一些思考 如果我们从算法思想的角度来思考EM算法，我们可以发现我们的算法里已知的是观察数据，未知的是隐含数据和模型参数，在E步，我们所做的事情是固定模型参数的值，优化隐含数据的分布，而在M步，...原文：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6912636.html
作者：刘建平 编辑：田 旭 授权转发自：刘建平《EM算法原理总结》 地址:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6912636.html 简 介 EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum...这就是EM算法可以派上用场的地方了。...EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法，既然我们无法直接求出模型分布参数，那么我们可以先猜想隐含数据（EM算法的E步），接着基于观察数据和猜测的隐含数据一起来极大化对数似然，求解我们的模型参数（EM...04 EM算法收敛性思考 EM算法的流程并不复杂，但是还有两个问题需要我们思考： 1） EM算法能保证收敛吗？ 2） EM算法如果收敛，那么能保证收敛到全局最大值吗？ ...05 EM算法的一些思考 如果我们从算法思想的角度来思考EM算法，我们可以发现我们的算法里已知的是观察数据，未知的是隐含数据和模型参数，在E步，我们所做的事情是固定模型参数的值，优化隐含数据的分布，而在
DOCTYPE是document type的简写，它并不是 HTML 标签，也没有结束标签，它是一种标记语言的文档类型声明，即告诉浏览器当前 HTML 是用什么版本编写的。...DOCTYPE的声明必须是 HTML 文档的第一行，位于html标签之前。大多数Web文档的顶部都有doctype声明，它是在新建一个文档时，由Web创作软件草率处理的众多细节之一。...如果你的页面添加了那么，那么就等同于开启了标准模式，那么浏览器就得老老实实的按照W3C的标准解析渲染页面，这样一来，你的页面在所有的浏览器里显示的就都是一个样子了。...HTML 标签的用法注意事项 1. 声明没有结束标签。 2. 声明对大小写不敏感。 3....请使用 W3C 的验证器来检查您是否编写了有效的 HTML / XHTML 文档！ HTML <!
本文对EM算法的基本原理进行系统的阐述，并以求解高斯混合模型为例说明其具体的用法。文章是对已经在清华大学出版社出版的《机器学习与应用》一书中EM算法的讲解，对部分内容作了扩充。...EM算法在机器学习中有大量成功的应用，典型是求解高斯混合模型，隐马尔可夫模型。如果你要求解的机器学习模型中有隐变量存在，并且要估计模型的参数，EM算法很多时候是首选算法。...高斯混合模型 EM算法的目标是求解似然函数或后验概率的极值，而样本中具有无法观测的隐含变量。下面以聚类问题和高斯混合模型为例进行说明。...下图直观的解释了EM算法的原理 ? EM算法示意图 图中的蓝色曲线为要求解的对数似然函数，黄色曲线为构造出的下界函数。...Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm.
html> Demo .textarea-container { position...; } html>
emmet.triggerExpansionOnTab": true } 添加一行 { "emmet.triggerExpansionOnTab": true, "files.associations": {"*.js": "html..."} } 同样，在Workspace settings里也做更改 原来是 { "workbench.editor.closeEmptyGroups": false, "emmet.triggerExpansionOnTab...workbench.editor.closeEmptyGroups": false, "emmet.triggerExpansionOnTab": true, "files.associations": {"*.js": "html...{ "emmet.triggerExpansionOnTab": true, "files.associations": { "*.js": "html",..."*.vue": "html" } } ?
1、px 1个px相当于一个像素 2、em em是相对的长度单位，既然是相对的长度单位，那么一定有一个参照对象。...em 相对参照对象为父元素的font-size em具有继承的特点，如果em的父元素没有设置font-size，那么它会去找他父元素的父元素，一级级的往上找，知道找到位置 当没有设置font-size时...，浏览器会有一个默认的em设置，一般设置为：1em = 16px 3、rem rem也是相对的长度单位，参照对象为根元素html，参照物固定不变，所以比较好计算。...当没有设置font-size时，浏览器会有一个默认的rem设置，一般设置为：1rem = 16px 若根元素html字体大小设置为：font-size:62.5% ，则 1rem = 10px (10.../16*100%) 若根元素html字体大小设置为：font-size:100% ，则1rem = 16px
最近做挑战编程，题目难度加大，题意理解也越来越吃力了，好几次都理解错题意。 题意：先给出洗牌者能够洗牌的几种方法，再给你k，让你求他经过第k种方法洗牌后的排序 ...
如果两个类别混在一起，那么就是下面的EM估计了。 二 EM算法 EM出现的原因就是抽取的样本不知道是哪个分布抽取的。...所以这里就是说EM估计就是因为多了一个隐含变量（抽取得到的每个样本都不知道是从哪个分布抽取的）使得本来简单的可以求解的问题变复杂了。...那么一般的EM算法的步骤如下： 循环重复直到收敛 { （E步）对于每一个i，计算 （M步）计算 那么究竟怎么确保EM收敛？...四、EM算法另一种理解 坐标上升法（Coordinate ascent）： ?...对应到EM上，E步：固定θ，优化Q；M步：固定Q，优化θ；交替将极值推向最大。
本文介绍了一种经典的迭代求解算法—EM算法。...然后介绍高斯混合，朴素贝叶斯混合算法基于EM算法框架的求解流程。最后介绍了基于概率隐因子的LDA主题模型，这一类基于隐因子模型-包括因子分解，概率矩阵分解皆可通过EM算法求解，且与EM思想相通。...作者 | 文杰 编辑 | yuquanle EM算法 EM算法是一种迭代算法，用于带隐变量的概率模型参数的极大似然估计，是无监督学习中一大类算法求解的算法。...比较特殊的是，EM算法针对于带隐变量的概率模型参数的极大似然估计，求解过程又称“期望最大化”，第一步求期望，第二步最大化，这是带隐变量的概率模型特有的，不是EM算法的特点。...EM算法例子-高斯混合，朴素贝叶斯混合 高斯混合模型 为什么要采用EM算法求解高斯混合模型呢？回顾高斯混合模型的目标函数，我们发现函数在求和外面。
1555350286371-a7064520-4031-4268-90b0-7ced69d6d091.png 浏览器将调整使用 em 单位的 HTML 元素字体大小 当 em 单位设置在 html 元素上时...例如，如果网站的 html 元素的字体大小属性设置为 1.25em，根元素字体大小将为 1.25 倍的浏览器的字体大小设置。...如果您确实需要更改 html 元素的字体大小，那么就使用em，rem单位，这样根元素的值还会是用户浏览器字体大小的乘积。...这将允许您通过更改您的 html 元素的字体大小，调整你的设计，但仍会保留用户的浏览器设置的效果。 为什么使用 em 单位 em 单位取决于一个font-size值而非 html 元素的字体大小。...rem 单位基于 html 元素的字体大小。 em 单位可能受任何继承的父元素字体大小影响 rem 单位可以从浏览器字体设置中继承字体大小。
EM算法简介 首先上一段EM算法的wiki定义: expectation–maximization (EM) algorithm is an iterative method to find maximum...就是EM算法是: 一种迭代式的算法，用于含有隐变量的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计....从算法的过程来看，EM算法对初始值敏感同时不能保证收敛到全局最优解. 至于后续的证明EM算法的收敛性，大家看我参考处的相关博客链接或者李航博士的>一书第9章有详细的证明....可以看出是用EM算法求解的GMM. 官方有个示例, 示例地址是使用EM算法来进行density estimation的....EM还有用在DGM(Bayesian network)中的，这些就比较高深了，暂时还没做了解，以后再补. 参考 1. EM算法在wiki上的解释 2.
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