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。...计算在当前参数θ和已经抽样到x的条件下，这个x是从z来的概率。其实就是z对x做了多少贡献。 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 ?...④GMM的推导 可以直接把高斯混合模型代入EM框架里面。 存在多个高斯分布混合生成了一堆数据X，取各个高斯分布的概率是 ? ，第i个高斯分布的均值是 ? ，方差是 ? ，求法φ，μ，σ。...有时候在用EM算法解决某个具体问题的时候，会发现M步骤极大化的居然是完全数据的对数似然函数。...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。
EM算法 1.模型说明 考虑一个参数估计问题，现有 ? 共n个训练样本，需有多个参数θ去拟合数据，那么这个log似然函数是： ?...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。...假设给定观测数据Y，其概率分布是P(Y|θ)，其中θ是需要估计的模型参数，那么不完全数据Y的似然函数是P(Y|θ)，对数似然函数L(θ)=logP(Y|θ)；假设Y和Z的联合概率分布是P(Y,Z|θ)，...那么完全数据的对数似然函数是logP(Y,Z|θ)。...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。...EM算法可以用于生成模型的非监督学习。生成模型由联合概率分布P(X,Y)表示，可以认为非监督学习训练数据是联合概率分布产生的数据。X为观测数据，Y为未观测数据。
学习一时爽，一直学习一直爽 Hello，大家好，我是 もうり，一个从无到有的技术+语言小白。...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...Algorithm，期望最大化算法），是一种迭代算法，在统计学中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。...基本思想是首先随机取一个值去初始化待估计的参数值，然后不断迭代寻找更优的参数使得其似然函数比原来的似然函数大。...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 # !
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...,简称EM）算法，它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）， LDA主题模型的变分推断等等。...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...一个最直观了解EM算法思路的是K-Means算法，见之前写的K-Means聚类算法原理。在K-Means聚类时，每个聚类簇的质心是隐含数据。...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
EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法，它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）， LDA主题模型的变分推断等等。...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...一个最直观了解EM算法思路的是K-Means算法，见之前写的K-Means聚类算法原理。在K-Means聚类时，每个聚类簇的质心是隐含数据。...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
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。...Jensen不等式 EM算法的推导、收敛性证明依赖于Jensen不等式，我们先对它做一简单介绍。Jensen不等式的表述是，如果f(x)是凸函数，x是随机变量，则下面不等式成立 ?...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。...接下来根据该概率论构造目标函数（下界函数），这个目标函数是对z的数学期望，这就是EM算法中“E”的含义。 M步，求解如下极值问题，更新θ的值： ?
想象一下两个计算机在沟通的场景，A如果要把一个图文信息传给B的时候，交流过程中B肯定会产生这样的问题：你给了我那么多信息，哪些是网页标题、哪些是正文、哪些又是图片呢？...而从HTML1到HTML5就代表着这套规范的发展进程。按照定义来讲，HTML5是一系列制作网页互动效果的技术集合，它能在移动端做出Flash做不出的动画效果，即HTML5就是移动端的web页面。...但如果仅仅将HTML5看作是替代Flash的一个技术，就过于低估了其真正的能力，对于移动互联网来讲，它更像一个“技术阀门”，一旦拧开，想象空间很大。...1 感官更丰富 绘图功能强是HTML5的一个非常重要的特征，很多我们在HTML5中看到的动画效果就是用其绘图功能完成的，从技术实现角度，可以做出任何二维动画。...对于HTML5营销如何能够获得更好的传播，HTML5民间开发者张东表示，首先要了解用户在空闲的时候会拿手机干什么，分析不同用户的需求。最重要的是用户体验，要研究如何在极短的时间内完成他需要做的事情。
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
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。...不同选择，会得到EM在不同情况下的模型，比如高斯混合，朴素贝叶斯混，LDA等。 因为函数是一个严格凹函数，由Jessen不等式有： 其中，因此当且仅当，，等号成立。...因为，所以可以看做是样本关于隐变量的概率分布，等于联合概率归一化，即比上联合概率对的全期望： 因此，EM算法的第一步就是计算在给定下隐变量的条件概率。...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。...同样，最大化对数似然函数： 套入EM框架： E-step:（固定参数下，求隐变量条件分布） 由于该聚类是二聚类，表示是属于其中一类的概率，样本属于另一类的概率则为。
所以 html 元素的字体大小虽然是直接确定 rem 值，但字体大小可能首先来自浏览器设置。 因此浏览器的字体大小设置可以影响每个使用 rem 单元以及每个通过 em 单位继承的值。...1555350286468-68f35b96-4396-4c59-872d-e7448844d180.png 总结与 rem 差异 em 上述所有归结如下: rem 单位翻译为像素值是由 html...重要的是: 一些设计师使用结合 rem 单位的方式给html元素设置了一个固定的px单位。...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。...标题经常使用 em 单位的原因是他们相比px单位，在相对常规文本大小方面更出色。 然而 rem 单位同样也可以实现这一目标。 如果 html 元素上任何字体大小调整，标题大小仍会缩放。
=EOF) { for (i=1; i<=52; i++) { //i是位置j，t[i]整数i save[a][i
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。...也就是说我们的目标是找到适合的θ和z让L(θ)最大。 EM是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。竟然不能直接最大化 ，我们可以不断地建立 的下界（E步），然后优化下界（M步）。...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？...假定 和 是EM第t次和t+1次迭代后的结果。如果我们证明了 ? ，也就是说极大似然估计单调增加，那么最终我们会到达最大似然估计的最大值。
我们学习任何一门新知识，相信大家第一个要问的问题就是：什么是？对于自学的人来说，这个问题往往是它们自学路上最大的绊脚石了，根据我这么多年的自学经验和摸爬滚打，那么要想知道一个事物是什么？...因为之前的HTML版本不适应当今互联网快速发展的需求了，它是HTML的第五次修订版本，也可以说是为了使HTML更加完善而来的（任何事物都不可能是十全十美，只能不断去追求完美），根据官方声明我们可以列出HTML5...的基本概念（也就是什么是HTML5？）...自从那以后，Web 世界随着网络世代的来临也经历了巨大的变化，WEB应用（基于浏览器/服务器架构的软件应用）现在是变得越来越流行了 HTML5 仍处于完善之中。...Internet Explorer 9及以上 将支持某些 HTML5 特性），到2020年为止所有的手机浏览器已经99.9%兼容了HTML5语法及标准 知道了什么是HTML5之后，我们应该了解HTML5
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....由于隐变量的存在，无法直接使用MLE去求解theta，EM的策略是先建立极大似然函数的下界(E-Step)，然后去优化下界逼近原始的极大解(M-Step)，不停迭代直到收敛到局部最优解. (2) 求解:...和EM算法之前的引入一样，隐含类别标签用Zi表示，表示样本属于类别Zi，可以假定Zi服从多项式分布，即: ? 换句话来说就是第j个cluster的权重是Φj. 假设有K个类别(cluster)....联合概率分布是: ? 故此时的极大似然函数是: ? 参考EM算法的套路，首先猜测隐类别变量z，然后更新其它参数(Φ, μ, ∑). ? Wji表示第i个数据点属于第j个cluster的概率....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算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法，它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）， LDA主题模型的变分推断等等。...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...一个最直观了解EM算法思路的是K-Means算法，见之前写的K-Means聚类算法原理。在K-Means聚类时，每个聚类簇的质心是隐含数据。...当然，K-Means算法是比较简单的，实际中的问题往往没有这么简单。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
EM算法 对于一般概率模型的学习策略，我们往往会采取极大似然估计或者贝叶斯估计的方法对模型的参数进行估计，但是需要注意的是这种估计方法都是建立在待估参数全部为已经知道结果的参数（观测变量）的基础之上的。...面对上述问题我们很自然的一种想法是通过迭代算法来求解近似最大值，而EM算法正是在针对这个问题的求解过程中导出的一种来近似求解的对数似然函数极大化问题的算法。...EM算法主要分为两步： E:求期望(expectation) M:求极大(maximization) EM算法的核心思想是在既定样本数据下在因变量最有可能的分布状态下利用极大似然估计模型的参数。...； 梯度下降法每一步只更新模型参数，而Em算法的每一步既更新模型参数又更新隐含参数： 需要注意的是EM算法每一步只会优化一种参数，因此我们看到的优化路径是一种阶梯类型的（E步固定模型参数优化隐变量，M...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，我们所做的事情是固定隐含数据分布
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