EM是我最近想深入学习的算法,在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1. Jensen不等式      回顾优化理论中的一些概念。设f是定义域为实数的函数,如果对于所有的实数x,,那么f是凸函数。
翻译 精选 2013-12-04 10:11:07
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定的(),那么f...
转载 2014-09-18 17:01:00
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EM是我一直想深入学习的算法之一,第一次听说是在NLP课中的HMM那一节,为了解决HMM的参数估计问题,使用了EM算法。在之后的MT中的词对齐中也用到了。在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。 下面主要介绍EM的整个推导过程。 1. Jensen不等式       回顾优化理论中的一些概念。设f是定义域为实数的函数,如果对于所有的实数x,,那么f是凸函数。当x是向量时,如果
转载 2016-04-28 16:26:00
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先来介绍一下邮件系统的基本组成: MTA(Mail Transfer Agent,邮件传输代理):当MUA将邮件交给邮件系统后,邮件系统会将邮件发送给正确的接收主机,传输过程由MTA(通过smtp协议)完成。 MDA(Mail Delivery Agent,邮件投递) 根据MTA接收的邮件,收集后将邮件存放在对应邮件存放地点或者通过MTA将邮件投递到下一个MTA.  &nbsp
原创 2012-07-14 00:20:03
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###################################   postfix ###################################·准备1.postfix提供smtp协议用来投递邮件默认端口25/var/log/maillog##服务日志mail root@westos.comSubject: hellohello world .#用"."来结束
原创 2017-05-25 00:24:11
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      MAIL服务器配置级应用 电子邮件服务器是当今网络中应用最为广泛的网络服务之一,几乎所有的现代企业和公司,政府机构都已经实现了无纸化办公,电子邮件办公已经在很多方面取代了传统观的办公方式。 MAIL系统介绍 邮件系统结构 邮件系统由MUA(Mail User Agent 邮件用户代理),MSA(Mail&
原创 2012-03-23 17:25:44
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安装APACH,DNS yum install httpd  yum install bind* 关闭sendmail 服务 service sendmail stop chkconfig sendmail off 配置DNS主配置文件 vim /var/named/chroot/etc/named.conf       O
原创 2012-12-07 09:42:05
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yum install bind -y vim /etc/name.confoptions {//      listen-on port 53 { 127.0.0.1; };//      listen-on-v6 port 53 { ::1; };//   &nbs
原创 2016-12-01 10:30:11
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发送邮件echo "zabbix test mail" |mail -s "zabbix" dy@wanglihuangjin.com   #发送测试邮件
原创 2017-07-04 22:43:22
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但是可以花时间整理下,以使初学者能够更方便的学习EM算法。下面是我整合在网上找到的其他人的文章,算是一个简单的总结吧!描述:EM是一种基于模型的聚类算法,假设样本符合高斯混合模型,算法的目的是确定各个高斯部件之间的参数,充分拟合给定数据,并得到一个模糊聚类,即每个样本以不同概率属于每个高斯分布,概率数值将由以上个参数获得。      &n
 首先设置DNS服务器主配置文件 Vim /var/named/chroot/etc/named.conf options  {           directory     "/var/named"; }; zone "hanfangzhou.com" {
原创 2012-12-07 09:26:26
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基础介绍 Linux上配置邮件服务器是再简单不过的事情,配置之前请不要把事情想的复杂。无非就是一个发送一个接收。本文我们将介绍如何使用linux自带的软件组完成邮件服务器的配置与安装,我们使用的是sendmail和dovecot。 Sendmail是具有较长历史并不断发展的邮件服务器软件,通过对Se
转载 2019-10-24 11:11:00
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先估计概率分布 根据概率分布,确定当前数据的类别 根据现有数据去更新分布 重复第2步,直到收敛
转载 2021-01-03 00:09:00
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 最近工作中遇到一个问题,本来很简单的一个问题,困扰了我2周具体:java发送会议邮件到exchange服务器奇怪:系统有80多家客户,基本大半都有会议邮件的发送,不管是outlook,网易闪电邮,Foxmail另外wps邮箱都可以接收到会以邮件只有exchange不能接收到会议邮件,收到的只是BEGIN:VCALENDAR PRODID:-//Events Calendar//iCal
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如果想要同时使用两个帐号发送javamail,比如使用1@a.com发送1#邮件,使用2@a.com发送2#邮件,这时候,你就需要同
原创 2023-08-30 10:24:15
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看了很多文章,对这个概念总是理解的模模糊糊,今天把它摘抄并写出来,加深一下理解。EM算法,全称是Expectation maximization,期望最大化。摘抄了两位知乎大牛的解释—— 先来看看为什么需要EM算法以下是某知乎大牛的解释: 1 为什么需要EM算法? 我们遇到的大多数问题是这样的: A、已知一堆观测数据X B、和数据服从的统计模型然后利用数据来估计统计模型中的参数解决这个问题的思
1. 同步和异步的区别: 2. px和em的区别[1]px和em都是长度单位,区别是,px的值是固定的,指定是多少就是多少,计算比较容易。em得值不是固定的,并且em会继承父级元素的字体大小。 浏览器的默认字体高都是16px。所以未经调整的浏览器都符合: 1em=16px。那么12px=0.75em, 10px=0.625em3. 对MVC、MVP、MVVM的理解 MVC(Model View
      EM是我一直想深入学习的算法之一,第一次听说是在NLP课中的HMM那一节,为了解决HMM的参数估计问题,使用了EM算法。在之后的MT中的词对齐中也用到了。在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1. Jensen不等式      回顾优化
EM算法简述 EM算法是一种迭代算法,主要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算法的每次迭代由两步完成:E步,求期望M步,求极大。EM算法的引入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,但是当模型中含有隐变量时,就不能简单地使用这些估计方法。因此提出了EM算法。EM算法流程假定集合 由观测数据 和未观测数据 组
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