一、闭包函数1、定义在函数内部的函数 2、包含对外部作用域名字的引用，而不是全局作用域的引用 如下：x=1
def f1():
x=111
def f2():
print(x)
return f2
func=f1()
print(func)二、迭代器 迭代：是一个重复的过程，每一次重复都是基于上
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2024-06-23 20:19:50
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牛顿法是数值分析中一种重要的求根方法。它的基本思想是利用函数的导数信息，通过一系列迭代逐渐逼近方程的根。在Java中实现牛顿法迭代公式十分简单，下面详细记录了开发的过程和配置。
## 环境准备
为了实现牛顿法迭代公式的Java代码，需要准备Java开发环境。这里推荐使用Java 11及以上版本。确保你已经安装了JDK和一个常用的IDE（如IntelliJ IDEA或Eclipse）。
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实验一线性方程组迭代法实验.doc 实验一线性方程组迭代法实验一、实验目的1．掌握用迭代法求解线性方程组的基本思想和计算步骤；2．能熟练地写出JACOBI迭代法的迭代格式的分量形式，并能比较它们各自的特点及误差估计；3理解迭代法的基本原理及特点，并掌握JACOBI迭代GAUSSSEIDEL迭代和SOR迭代格式的分量形式、矩阵形式及其各自的特点；4掌握JACOBI迭代GAUSSSEIDEL迭代和SO
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2023-12-28 14:12:49
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1．EM算法是含有隐变量的概率模型极大似然估计或极大后验概率估计的迭代算法。含有隐变量的概率模型的数据表示为 。这里，是观测变量的数据，是隐变量的数据， 是模型参数。EM算法通过迭代求解观测数据的对数似然函数的极大化，实现极大似然估计。每次迭代包括两步：步，求期望，即求 )关于)的期望： 称为函数，这里是参数的现估计值；步，求极大，即极大化函数得到参数的新估计值： 在构建具体的EM算法时，重要的是
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2023-11-26 18:11:55
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目录一。Jensen不等式：若f是凸函数二。最大似然估计 三。二项分布的最大似然估计四。进一步考察 1.按照MLE的过程分析 2.化简对数似然函数 3.参数估计的结论 4.符合直观想象五。从直观理解猜测GMM的参数估计 1.问题：随机变量无法直接(完全)观察到 2.从直观理解猜测GMM的参数估计 3.建立目标函数&nb
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2023-07-20 14:38:53
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一.Tensorflow的迭代次数到底应该设置为多少？训练集对迭代次数的影响学习率对迭代次数的影响权重对迭代次数的影响隐藏层节点数对迭代次数的影响卷积核数量对迭代次数的影响网络层数对迭代次数的影响二.迭代次数对网络分类准确率的影响三.快速设定网络参数的一种便捷方法 一1.训练集对迭代次数的影响完全相同的两个对象无法被分成两类，比如用一个二分类网络去分类mnist的0和0，这个网络的分类准
# EM算法：混合高斯模型的参数估计
## 1. 引言
在机器学习领域，参数估计是一个经常遇到的问题。当我们拥有一些观测数据，但是并不知道数据生成过程的具体参数时，我们就需要通过已有的观测数据来估计这些参数。EM算法（Expectation Maximization Algorithm）就是一种常用的参数估计方法，特别适用于混合高斯模型等概率模型的参数估计。
本文将介绍EM算法的基本原理，并
原创
2023-11-21 14:33:04
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# 如何使用Python迭代法实现泰勒公式
在科学计算和工程领域，泰勒展开是一个非常有用的工具，尤其是在处理函数的近似时。通过泰勒系列，我们可以用多项式来近似一个函数。本文将指导你通过Python迭代法实现泰勒公式的计算。
## 1. 工作流程
在实现迭代法计算泰勒公式前，我们需要明确工作流程。下面是一个简化的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
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EM算法描述及应用场景：某个数据集中有一些数据是缺失的，那么这些数据填充为多少比较合适。这是一个比较有研究意义的问题。 EM很适合解决这个问题： 最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中（此处理解为缺失值），参数的最大似然估计。在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率模型中
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2023-07-20 14:38:28
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高斯混合模型核心思想假设数据集是按照一定统计过程产生的，那么聚类的过程就是通过样本学习相应统计分布模型的参数混合模型简介混合模型将数据看作是从不同的概率分布得到的概率的观测值的集合。通常采用高斯分布，称之为高斯混合模型。一个数据的产生可以分成两个过程： 1. 选择分模型k， 概率为归一化后的αk
α
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2024-03-04 11:54:49
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本文的计算公式出自《统计学习方法》，写这篇文章主要是想把自己对这个算法的思路理清，并把自己的理解记录下来，同时分享出来，希望能够帮助到打算入门机器学习的人。定义：概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量或潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用极大似然估计法，或贝叶斯估计法估计模型参数，但是，当模型含有隐变量时，就不能简单地使用这些估计方法了。EM算法就是含有隐变量的概率
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2023-06-14 19:53:38
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在Python中，如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们成为迭代（Iteration）。在Python中，迭代是通过 for ... in 来完成的，而很多语言比如C或者Java，迭代list是通过下标完成的，比如Java代码：for (i=0; i<list.length; i++) {
n = li
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2023-08-21 17:45:45
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什么是迭代
在Python中，如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们成为迭代（Iteration）。
在Python中，迭代是通过 for ... in 来完成的，而很多语言比如C或者Java，迭代list是通过下标完成的，比如Java代码：
for (i=0; i<list.length; i++) {
n = li
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2023-08-21 01:59:30
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在数据科学和机器学习中，EM算法（Expectation-Maximization algorithm）是一种常用的参数估计方法。尤其是在处理隐变量模型时，这一算法能有效地处理缺失数据或隐含信息。本文主要将讨论如何实现“EM算法硬币代码Python”，并应用于一个简单的硬币投掷实验中。以下内容将结构化展示这一过程，涵盖背景介绍、技术原理、架构设计、源码分析、应用场景及未来展望。
### 背景描述
EM算法是期望最大化 (Expectation Maximization) 算法的简称，用于含有隐变量的情况下，概率模型参数的极大似然估计或极大后验估计。EM算法是一种迭代算法，每次迭代由两步组成：E步，求期望 (expectation)，即利用当前估计的参数值来计算对数似然函数的期望值；M步，求极大 (maximization)，即求参数\(\theta\) 来极大化E步中的期望值，而求出的参数
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2024-05-20 16:34:18
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梯度下降三种方法的python代码实现梯度下降的三种方法梯度下降的三种方法有: 1.批量梯度下降(Batch Gradient Descent) 2.随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent) 3.小批量梯度下降(Mini-batch Gradient Descent)我们要利用代码来实现的话,首先定义一个可以保存图像的函数,代码如下#导包
import numpy a
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2023-12-06 23:58:12
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通过for ... in循环来遍历ist、tuple、dict、字符串，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。（一）、迭代代码：1 for ch in 'ABC':
2 print(ch)结果：A
B
C （二）判断对象是否可迭代代码：1 from collections import Iterable
2
3 print(isinstance('abc', Iterab
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2023-05-28 21:17:50
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在Python语法中如果用for-in循环，那么就要使用迭代器协议，只要对象支持__iter__和__next__双下划线方法，那么就能够使用for-in循环。
1 classRepeaterIterator:2 def __init__(self, source):3 self.source =source4
5 def __next__(self):6 returnself.source.va
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2023-08-21 20:38:20
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本次笔记从EM算法的求解目标出发，不仅进行了前提知识的介绍，而且后面还提供了保姆式的公式推导，并且在reference中给出了一系列优秀的blog，相信根据此文，再参考一点其他的blog，零基础也能够完全搞明白EM算法！在学习EM算法之前，首先要明白以下几点内容：①什么是隐变量？ 例子一：假设有一批样本属于三个类，每个类都服从正态分布，但是正态分布的均值、协方差等参数未知。1，如
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2024-01-30 10:49:31
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EM算法 （1）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。 （2）EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望；M步，求极大。所以这一算法称为期望极大算法，简称EM算法。 （3）观测数据的极大似然估计没有解析解，只有通过迭代的方法求解，使用EM算法可以求解。 （4）EM算法与初值的选择有关，选择不同的初值可能得到不同的参数估计值。 （5）用Y表
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2024-01-31 10:07:04
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