Expectation Maximization入门Expectation Maximization (EM) 是一种迭代算法，常用于处理含有隐变量的概率模型。在本篇文章中，我们将介绍EM算法的基本原理和应用领域，并通过一个简单的例子来说明其使用方法。基本原理EM算法的基本原理可以总结为以下三个步骤：初始化参数：选择合适的初始参数。E步（Expectation Step）：根据当前的参数估计值，计
原创
2023-10-30 11:23:01
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需求背景 数据探查上线之前，数据验证都是通过写 SQL 方式进行查询的，从编写 SQL，到解析运行出结果，不仅时间长，还会反复消耗计算资源，探查上线后，只需要一次探查，就可以得到整张表的探查报告，但后续我们还发现了一些问题，主要有三点： 无法看到探查的数据明细以及关联的行详情，无法对数据进行预处理操作。探查还是需要资源调度，等待时长平均分钟级。与质量监控没有打通，探
在求解HMM的学习问题、确立高斯混合模型参数用的都是EM算法。
原创
2022-12-19 17:35:51
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如何成功实现数据治理，如果你处理过大量数据，你也许听说过“数据治理”一词，你可能会想，它是什么?适不适合你?如何实施?简单来说，数据治理就是处理数据的策略——如何存储、访问、验证、保护和使用数据。数据治理包括制定获取方案：谁能访问、使用和共享你的数据。
这些问题正变得越来越重要，因为企业依靠收集、存储和分析大量数据，来达成业务目标。数据变成了企业的盈利工具、业务媒介和商业机密。数据泄露会导致法
EM算法的核心分为两步因为在最大化过程中存在两个参量rθ，其中若知道r，则知道θ；若知道θ，则知道r。且两个量未存在明显的关系，但又互相依存可以采用EM算法rrθθr。
原创
2023-12-25 09:48:36
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前言EM算法（Expectation
MaximizationAlgorithm）是为了解决“最大似然估计”中更复杂的情形而存在的。我们知道极大似然估计是求解实现结果的最佳参数θ，但极大似然估计需要面临的概率分布只有一个或者知道结果是通过哪个概率分布实现的，只不过你不知道这个概率分布的参数。而如果概率分布有多个呢或者你不知道结果是通过哪个概率分布实现的？于是
原创
2021-03-26 08:58:13
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zz From: http://jupitermoonbeam.blogspot.com/2007/05/dont-expect-too-much.html And http://www.daveastels.com/articles/2006/08/26/one-expectation-
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2022-01-06 15:14:46
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1. IntroductionThe EM algorithm is an efficient iterative procedure to compa real function defin.
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2013-06-16 13:34:00
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EM算法（Expectation Maximization Algorithm）详解主要内容 EM算法简介预备知识 极大似然估计Jensen不等式EM算法详解 问题描述EM算法推导EM算法流程EM算法优缺点以及应用1、EM算法简介 EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算方法中每一次迭代都分两步，其中一个为期望步（E步），另一个为极大步（M步），所以算法被称为EM算法（Expectation
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2021-12-16 13:47:02
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EM算法（Expectation Maximization Algorithm）详解主要内容EM算法简介预备知识 极大似然估计Jensen不等式EM算法详解 问题描述EM算法推导EM算法流程EM算法优缺点以及应用1、EM算法简介 EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算方法中每一次迭代都分两步，其中一个为期望步（E步），另一个为极大步（M步），所以算法被称为EM算
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2022-03-29 18:06:52
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EM算法是一种强大的迭代优化算法，专门用于在存在隐变量或不完全数据的情况下进行最大似然估计。它通过反复进行期望
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精选
2024-10-27 06:14:16
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Java面向对象三大特征之一 ： 继承 extends 继承. 具有相同的属性，面向对象编程中，可以通过扩展一个 已有的类，并继承该类的属性和行为，来创建一个新的类， 这种方式称为继承（Inheritance）。 继承里面是类和类继承，不是对象和对象继承. 继承的来
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2024-06-09 09:37:52
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EM算法(Expectation Maximization Algorithm)初探
原创
2023-09-07 16:55:32
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数据质量管理 概述数据质量的高低代表了该数据满足数据消费者期望的程度，这种程度基于他们对数据的使用预期。数据质量必须是可测量的，把测量的结果转化为可以理解的和可重复的数字，使我们能够在不同对象之间和跨越不同时间进行比较。数据质量管理 是通过计划、实施和控制活动，运用质量管理技术度量、评估、改进和保证数据的恰当使用。数据质量产生的根本原因源系统: 源系统的数据结构发生变化，这是常有的事，数据仓库只
maven deploy上传jar包到私有仓库报：[ERROR] Failed to execute go
原创
2022-11-04 11:18:18
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Expectation思路题目要求每个生成树边权&\&&的期望值，假设当前这颗生成树对二进制数的第iii位有贡献，则这个位上的构成生成树的边权值一定是111，所以我们可以跑313131位二进制数的，矩阵树，每个位上的贡献度等于，这个位上的生成树数量乘以这个位上的2次幂，
原创
2021-08-26 16:30:47
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本文将同步发布于： 洛谷博客； csdn； 博客园； 简书。 题目 题目描述 三体计算机的状态由 \(01\) 序列和指针组成。 \(01\) 序列从 \(1\) 到 \(n\) 标号，每个时刻产生一个从 \(1\) 到 \(n\) 之间随机变量 \(j\)，如果此时的指针位置为 \(i\)，则将其 ...
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2021-07-15 14:58:00
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hdu传送门
题意
首先定义了一棵生成树的重量：这棵树所有边的按位与（AND）
给出一个无向连通图，随机挑选一个生成树，问这个生成树的重量的期望是多少。
矩阵树定理求的是
∑T∏e∈Twe\sum\limits_{T}\prod_{e\in T}w_eT∑e∈T∏we
期望就是总权值除以生成树的个数
个数可以让边权为一来求解
总权值不好搞,但是andandand操作可以拆分为二进制来看
对于每一位二进制来说不是111就是000
这样就可以使用矩阵树定理来求解每一位的贡献
#include <bi
原创
2021-08-26 15:31:56
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