前置内容Jensen不等式 高斯混合模型 多元高斯模型 拉格朗日乘子法主要内容EM算法（Expectation-Maximization），期望-最大化。 用于保证收敛到MLE（最大似然估计）。主要用于求解包含隐变量的混合模型，主要思想是把一个难于处理的似然函数最大化问题用一个易于最大化的序列取代，而其极限是原始问题的解。高斯混合模型高斯混合模型 (GMM) 是一种机器学习算法。它们用于根据概率分
# 实现“Java外包公司都不好吗”的探索之旅
在如今的职场环境中，Java外包公司似乎受到了一些质疑，特别是关于它们的工作质量、管理模式和团队氛围等问题。那么，作为一名刚入行的小白，如何去理解这个现象，甚至进行自己的研究呢？在本篇文章中，我将带你走过一个研究“Java外包公司”的流程。
## 流程概述
首先，我们来看一下整个研究过程的大致流程，以下是明确的步骤：
| 步骤 |
原创
2024-10-19 05:03:52
44阅读
来源/人民论坛网(rmltwz)每一个人一辈子吃苦的总量是恒定的，它既不会凭空消失，也不会无故产生，它只会从一个阶段转移到另一个阶段，或者从一种形式转化成另外一种形式。你越是选择现在逃避...
转载
2021-06-15 14:30:29
93阅读
相比前几代手机，iPhone 11系列手机的问题确实有点多。上市不到一周的时间，发热严重、信号差、摄像头进灰、相机不工作等问题就出现在iPhone 11系列身上。 尽管如此，iPhone 11系列手机还是卖到缺货。苹果官网的消息显示，iPhone11 的绿色版要经历3- 4 周时间发货，紫色版要经历2- 3 周时间发货。从销售情况来看，很多消费者并不排斥存在很多问题的苹果手机。那么，众多用户
转载
2023-12-15 19:45:39
51阅读
谈起容器技术，不得不提Docker技术。Docker 是PaaS 提供商 DotCloud 开源的一个高级容器引擎，源代码托管在 Github 上，基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。Docker相当于物理行业的集装箱对物流的影响一样，成为Container上运行镜象的统一打包和交换的标准。 我们知道，Docker使用了容器的环境隔离和资源限制技术，把镜
学习机器学习有很多方法，大多数人选择从理论开始。 如果你是个程序员，那么你已经掌握了把问题拆分成相应组成部分及设计小项目原型的能力，这些能力能帮助你学习新的技术、类库和方法。这些对任何一个职业程序员来说都是重要的能力，现在它们也能用在初学机器学习上。 要想有效地学习机器学习你必须学习相关理论，但是你可以利用你的兴趣及对知识的渴望，来激励你从实际例子学起，然后再步入对算法的数学理解。 通过本文
MATLAB基础学习笔记基础命令help xxx在帮助文档里查找xxx命令的使用方式lookfor xxx查找有xxx的关键字的命令clc清屏clear清除变量inf表示正无穷，可以加上负号表示负无穷exp(xxx)表示数学中的e的xxx次方pi表示数学符号Π计算阶乘factorial(5)矩阵的使用为创建一个矩阵，可以使用A = [1 2 3 4]的命令，即创建一个一行四列的矩阵。其中空格作用和
转载
2024-09-28 21:49:09
61阅读
经过我测试，9.3在读取某些光盘时候，内容识别不正确，会少文件甚至识别成其他未知文件。而9.6在制作livecd时候写入引导文件的时候也会出现设备忙请重试的bug.不知道是不是我的win7精简版系统的问题。反正我使用9.5版本还是很好的。如果那么多ultraiso的版本不知道选哪个，我建议不要选择最新的9.6就对了。
原创
2014-03-15 20:17:48
729阅读
监督学习-Regression 一：模型搭建.(初始版） 一：模型搭建（初始版) 这里采用的模型：sklearn.linear_model import LinearRegressionsklearn 库中，线性模型中的，线性回归（最小二乘法）1.1加载数据集from sklearn import datasets
boston=datasets.load_boston()
data=boston
电脑一直莫名的随机卡死，各种软件都出现了一些崩溃和不稳定的情况。 Siri就是个、
转载
2016-09-24 07:22:00
63阅读
2评论
在进行Kubernetes（K8S）安装过程中，选择适合自己环境的安装方法是非常重要的。对于一些新手来说，使用yum安装K8S可能会遇到一些问题，因为yum默认的软件源中可能并没有最新版本的K8S软件包。因此，我们需要通过其他方式来安装K8S。
在接下来的内容中，我将向你介绍如何通过其他方式安装K8S，并避免yum安装带来的问题。下面是整个安装过程的步骤，具体的操作指导和代码示例将在接下来的内容
原创
2024-03-04 09:46:26
110阅读
点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达推荐文章【点击
转载
2022-07-28 10:53:58
47阅读
升级到 tensorflow 2.0 的悲惨经历.....没事别
转载
2021-08-13 11:05:47
255阅读
版本升级到 tensorflow 2.0 的悲惨经历！！！
转载
2021-07-16 16:36:07
183阅读
小伙伴们好啊，前两天咱们分享了关于数据对比的两期内容，分别是VBA法和Power Query法（点击蓝色文字可查看具体内容）。实话实说，这些方法的使用过程确实有些复杂。相比之下，WPS的数据对比功能就很人性化了。接下来咱们就以下面这组数据为例，来看看WPS的数据对比功能到底怎么样。一：高亮显示两表都有的数据二：高亮显示两表唯一的数据三：提取两表都有的数据四：提取两表唯一的数据以上这些操作，只要动动
原创
2021-03-15 14:51:17
527阅读
目录一、打开matlab拟合工具箱二、拟合工具箱的使用三、自定义拟合函数——Custom Equation（建模用的较多） 四、多项式拟合（建模用的较多） 五、如何导出拟合的高清图像六、调用拟合工具箱自动生成的代码七、利用拟合工具箱预测美国人口1. 题目2. 使用拟合工具箱进行拟合 3. 自动生成拟合的代码 4. 预测未来的人口数八、优秀论文中cftool的
转载
2024-05-04 19:47:01
1335阅读
机器学习中的过拟合和欠拟合1、机器学习算法对于整体的数据训练和拟合，以典型的多元线性回归的方式为例，通过设定拟合的最高次数，然后对比输出的曲线结果可以看出，随着拟合函数次数的增大，其拟合线性回归模型的R2的值在不断地增大，均方差也在不断地减小，看起来拟合的结果越来越准确，其实质只是对于所存在原始数据的拟合误差越来越小，而对于新的数据样本则并不一定适合，这就是说存在过拟合(overfitting)的
转载
2024-09-08 18:59:35
68阅读
前言这个课程是来自于 YouTube 上 NTU 李宏毅老师的视频课程，老师的课讲得非常有趣，通过引入 Pokémon 来生动的讲解机器学习中一些技术的应用，只要你有一定的高数、线代以及概率基础，看这个课程无压力。我在学习的同时将其搬运并做简单的英文翻译，并加上自己的理解与更通俗的解释。加深自己印象的同时希望能对国内不能使用 YouTube 的读者们提供一个方便。Regression 回归运算回归
转载
2024-05-20 18:07:36
42阅读
