EM算法的适用场景：EM算法用于估计含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或者极大后验概率估计。当概率模型既含有观测值，又含有隐变量或潜在变量时，就可以使用EM算法来求解概率模型的参数。当概率模型只含有观测值时，直接使用极大似然估计法，或者贝叶斯估计法估计模型参数就可以了。EM算法的入门简单例子：已知有三枚硬币A，B，C，假设抛掷A，B，C出现正面的概率分别为π ，p ，q&
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2024-03-16 10:22:04
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前言 EM算法大家应该都耳熟能详了，不过很多关于算法的介绍都有很多公式。当然严格的证明肯定少不了公式，不过推公式也是得建立在了解概念的基础上是吧。所以本文就试图以比较直观的方式谈下对EM算法的理解，尽量不引入推导和证明，希望可以有助理解算法的思路。介绍 EM方法是专门为优化似然函数设计的一种优化算法。它的主要应用场景是在用缺失数据训练模型时。由于数据的缺失，我们只能把似然函数在这些缺失数
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2024-05-10 16:02:43
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链表： 如何判断一个单向链表有环，如何找到入环点？设置一快一慢两个指针指向链表头结点，程序开始后快指针每次前进两个结点，慢指针每次前进一个结点，二者指向同一结点时停止；创建两个每次一步的指针，从头结点和指针交点同时出发，相交处即为入环点 如何判断两个单向链表相交，如何找到相交结点的位置？设置两个栈，
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2019-05-06 16:14:00
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常见的16种应用场景:缓存、数据共享分布式、分布式锁、全局 ID、计数器、限流、位统计、购物车、用户消息时间线 timeline、消息队列、抽奖、点赞、签到、打卡、商品标签、商品筛选、用户关注、推荐模型、排行榜.1、缓存String类型例如：热点数据缓存（例如报表、明星出轨），对象缓存、全页缓存、可以提升热点数据的访问数据。2、数据共享分布式String 类型，因为 Redis 是分布式的独立服务
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2023-07-08 22:39:34
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# 数据挖掘的具体应用场景
数据挖掘是从大量数据中提取潜在的、可识别的信息的过程。其应用广泛，涵盖了金融、医疗、市场营销等多个领域。本文将介绍数据挖掘的几个具体应用场景，并通过代码示例进行讲解。
## 1. 市场营销中的客户细分
在市场营销领域，企业通常需要对客户进行细分，以便制定更个性化的营销策略。常用的方法是聚类分析。通过对客户的个人信息和购买行为进行聚类，可以将客户分为不同的群体。
设计模式具体场景创建者模式单例模式： 保证每次使用的都是一个对象工厂模式：将创建的工作交给工厂
原创
2022-07-07 09:20:48
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二分查找：又叫折半查找，要求待查找的序列有序。每次取中间位置的值与待查关键字比较，如果中间位置的值比待查关键字大，则在前半部分循环这个查找的过程，如果中间位置的值比待查关键字小，则在后半部分循环这个查找的过程。直到查找到了为止，否则序列中没有待查的关键字。public static int biSearch(int []array,int a){
int lo=0;
int hi=array.le
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2024-10-18 11:58:54
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# Java算法应用场景
## 1. 简介
本文旨在教会刚入行的小白如何实现Java算法应用场景。首先，我们将介绍整个实现流程，并用表格展示步骤。然后，我们将逐步讲解每一步需要做什么，并提供相关代码和注释。
## 2. 实现流程
下面的表格展示了实现Java算法应用场景的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 确定算法应用场景 |
| 步骤2 | 设计
原创
2023-08-20 11:02:08
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上一课时我们讲了单例模式的 8 种实现方式以及它的优缺点，可见设计模式的内容是非常丰富且非常有趣。我们在一些优秀的框架中都能找到设计模式的具体使用，比如前面 MyBatis 中（第 13 课时）讲的那些设计模式以及具体的使用场景，但由于设计模式的内容比较多，有些常用的设计模式在 MyBatis 课时中并没有讲到。因此本课时我们就以全局的视角，来重点学习一下这些常用设计模式。我们本课时的面试题是，你
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2023-07-20 20:18:54
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MapReduce定义Map Reduce 是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于 Hadoop 的数据分析” 应用的核心框架 ，Map Reduce 的核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带的默认组件，整合成完整的分布式应用程序，并发运行在 Hadoop 集群上。为什么要引入 MapReduce?海量数据如果在单个节点上处理因为硬件资源限制，无法胜任；而一旦将单节点程序扩展到集群来分
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2024-06-09 10:24:21
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px 像素 像素px是相对于显示器屏幕分辨率而言的em 子元素字体大小的em是相对于父元素字体大小。 任意浏览器的默认字体高都是16px。所有未经调整的浏览器都符合: 1em=16px。那么12px=0.75em,10px=0.625em。 rem 是css3新增的相对单位 <html>元素。和em ...
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2021-08-10 15:08:00
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最近上模式识别的课需要做EM算法的作业，看了机器学习公开课及网上的一些例子，总结如下：（中间部分公式比较多，不能直接粘贴上去，为了方便用了截图，请见谅）概要适用问题EM算法是一种迭代算法，主要用于计算后验分布的众数或极大似然估计，广泛地应用于缺损数据、截尾数据、成群数据、带有讨厌参数的数据等所谓不完全数据的统计推断问题。优缺点优点：EM算法简单且稳定，迭代能保证观察数据对数后验似然是单调不减的。&
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2023-09-05 08:08:05
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一、EM简介EM(Expectation Mmaximization) 是一种迭代算法， 用于含隐变量(Latent Variable) 的概率模型参数的极大似然估计， 或极大后验概率估计 EM算法由两步组成， 求期望的E步，和求极大的M步。 EM算法可以看成是特殊情况下计算极大似然的一种算法。现实的数据经常有一些比较奇怪的问题，比如缺失数据、含有隐变量等问题。当这些问题出现的时候，计算极大似然函
约瑟夫环问题问题描述：N个人围成一圈，从第一个人开始报数，报到m的人出圈，剩下的人继续从1开始报数，报到m的人出圈；如此往复，直到所有人出圈。（模拟此过程，输出出圈的人的序号）解析：根据题目要求，假设我们现在20个人，数到3的人出圈，可以看出这是一个单向循环链表。我们可以先来看看有什么规律，如图所示，我们可以设置一个临时结点p，让p指向出圈元素的前驱。从1数到3的时候，p就得前进一步指向2的位置，
一、是什么 算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制 也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出 如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题 一个程序=算法+数据结 ...
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2021-09-22 11:02:00
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1.GMM的应用场景：高斯混合聚类（GMM）是一种被广泛应用的聚类算法，适用于多种不同的场景。首先，GMM 聚类通常适用于数据集中存在多个分离或者重叠的簇的情况，例如图像分割、语音识别等领域。在这些任务中，数据集中的不同对象或者声音可以被视为不同的簇。由于这些数据集中的簇可能具有不同的形状和大小，并且可能有重叠的区域，因此 GMM 聚类算法可以更好地对这些数据进行建模和聚类。其次，在实际应用中，G
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2023-11-23 18:56:52
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首先，我们正式描述算法应用通常分为表述问题和解决过程两个阶段， 表述问题即需要运用数据挖掘能够理解和处理的语言来阐述业务问题， 最重要的是能够用正确且符合实际的方式把业务问题转化成数据挖掘问题， 这往往决定了后续工作是否能有效的展开， 尝试解决一个不符合实际的业务问题往往会使得数据挖掘的工作陷入数据的海洋中， 既费时费力又得不到想要的结果； 而解决过程， 顾名思义就是将表述清楚的问题通过
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2024-01-16 18:19:59
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Activity 启动模式 及 区别Standard：默认启动模式，每次都会在虚拟栈顶创建一个实例。SingleTop：检查该 Activity 的实例是否位于栈顶，位于栈顶时复用，非栈顶时创建新实例。SingleTask：该 Activity 在目标栈中只存在一个实例，启动此 Activity 时会检查虚拟栈中是否存在它的实例，如果存在直接复用，并把当前Activity之上所有实例全部出栈。Si
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2024-03-05 07:17:27
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JAVA三大版本J2SE 占领桌面程序, 控制台开发 标准版J2ME 占领手机,小家电 嵌入式开发J2EE 占领服务器,web端 企业级开发三高高并发高可用高性能Java特性和优势简单性面向对象可移植性(跨*台)高性能分布式动态性(反射)多线程安全性(异常机制)健壮性JDK, JRE, JVMJDKjava development kit java开发者工具(java, javac, javado
文章目录kNN 分类器一、算法概述二、算法介绍1. 距离计算2. K值选择三、KNN特点四、代码分析1. 流程2. 完整代码3. 运行截图总结 kNN 分类器一、算法概述KNN 可以说是最简单的分类算法之一, 同时, 它也是最常用的分类算法之一. 注意 KNN 算法是有监督学习中的分类算法, 它看起来和另一个机器学习算法 Kmeans 有点像（ Kmeans 是无监督学习算法）, 但却是有本质区
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2024-10-17 10:15:39
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