EM 算法求解高斯混合模型python实现
注：本文是对《统计学习方法》EM算法的一个简单总结。1. 什么是EM算法？ 引用书上的话：概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量或者潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量，可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数，但是当模型含有隐藏变量时，就不能简单使用这些方法了。E
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2024-05-16 20:15:35
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可以参考我知乎的文章：统计知识（一）MMD Maximum Mean Discrepancy 最大均值差异 - 卡兵的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/163839117基本思想一个随机变量的矩反应了对应的分布信息，比如一阶中心矩是均值，二阶中心矩是方差等等。如果两个分布的均值和方差都相同的话，它们应该很相似，比如同样均值和方差的高斯分布和拉普拉斯分布。但是
新旧虚拟DOM应该如何比对呢？react底层使用Diff（difference）算法来进行比对。我们知道，调用了setState方法时，数据（state，props）发生改变，就会进行比对。下面我们先来看看setState方法。setState方法是异步的，这样能够很好地提升react性能。假如我们要连续调用三次setState，变更三组数据，那么如果做三次虚拟DOM比对，更新三次页面。如果这三次
本文介绍了三种扩散模型变体：DDPM、Improved DDPM和DDIM。DDPM通过迭代去噪过程生成样本，但采样速度较慢。Improved DDPM新，推动了扩散模型在生成任务中的性能提升。
关于“ddpm、ddim和stablediffusion”之间的关系和区别，这是当前深度学习领域尤其是在生成对抗网络（GAN）和图像合成方面一个非常关键的话题。在这篇文章中，我将通过一个步骤清晰的流程来深入探讨这几个概念，希望能帮助大家更好地理解它们。
### 环境准备
在开始深入分析之前，我们需要做好准备工作，包括前置依赖的安装和硬件资源的评估。
前置依赖安装:
为了运行框架，你需要安装以
本文对 Stable Diffusion 主要使用的如 DDPM、DDIM、PLMS 等算法进行分析，详解其代码实现。
原创
2023-03-26 17:43:01
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目录Awesome Oscillator (AO)计算操作Kaufman's Adaptive Moving Average (KAMA)计算Step 1: Efficiency Ratio (ER)Step 2: Smoothing Constant (SC)Step 3: KAMA操作Percentage Price Oscillator (PPO)计算操作Percentage Volume
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2024-05-10 01:55:46
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A*算法python简单可视化实现A*算法详解：A*算法详解python实现:使用堆优化加快查找最小代价点 详细流程都写在注释里了使用方法：# 参数为地图高、宽、方格尺寸、起点坐标（0开始）、终点坐标（0开始）、延迟时间
demo = MiniMap(20, 30, 30, (0, 0), (29, 19), 0.05)鼠标左键单击方格添加/删除障碍物，中键重置路径（不改变障碍物），右键开始寻路。
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2023-09-03 11:53:14
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一、算法简介1、定义算法是一组完成任务的指令；有限步骤内解决数学问题的程序；为解决某项工作或某个问题，所需要有限数量的机械性或重复性指令与计算步骤。2、算法的条件（5）输入性，输出性，明确性，有限性，有效性。3、时间复杂度O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n!)4、常见的大O运行时间（n一般为元素的个数）：O(
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2023-08-10 15:24:31
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1.算法定义 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。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。一个
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2023-06-30 11:55:06
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今天一个Python学习的干货。几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。传送门在此：https://github/TheAlgorithms/Python简单介绍下。算法的基本原理讲解部分，包括排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算
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2023-07-04 20:26:32
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算法的五大特性：1、输入：有0个或多个输入2、输出：有0个或多个输出3、确定性：算法每一步都有一定的含义，不会出现二义性4、有穷性：算法在执行有限的步骤之后会结束，而不是无线循环执行。5、可行性：算法的每一步都是可行的 如果 a+b+c=1000，且 a^2+b^2=c^2（a,b,c 为自然数），如何求出所有a、b、c可能的组合? &nbs
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2024-05-17 01:30:40
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python 的常见排序算法实现算法（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。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡
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2024-04-22 20:03:36
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狄克斯特拉算法的作用（目的）：1.假如你要从学校回家，那么狄克斯特拉算法可以帮你找出从起点到终点耗时最短路径。2.假如你要在咸鱼上买东西，那么狄克斯特拉算法可以让你花最少的钱买到性价比最高的东西。狄克斯特拉算法的步骤：1.找出“权重最低的”节点，即可在最短时间内到达的节点2.更新该节点的邻居的开销，其含义将稍后介绍。3.重复这个过程，直到对图中的每个节点都这样做了。4.计算最终路径实现思路（这里我
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2024-04-10 09:21:03
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文章目录定义模板方法模式适用场景日常例子理解该模式了解模板方法设计模式模板方法模式的UML类图现实中的模板方法模式模板方法模式——钩子好莱坞原则与模板方法模板方法的优缺点问答 定义模板方法模式行为模式主要关注对象的响应性。它处理对象之间的交互以实现更强大的功能。模板方法模式是一种行为设计模式，通过一种称为模板方法的方式来定义程序框架或算法。例如，你可以将制作饮料的步骤定义为模板方法中的算法。模板
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2023-07-07 21:47:18
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Python中数据结构和算法的理解：Python中数据结构指的是静态的描述数据元素之间的关系，算法指的是解决问题的方法或步骤，换句话说算法是为了解决实际问题而设计的，数据结构是算法需要处理的问题载体数据结构和算法是一名程序开发人员的必备基本功，所以需要我们平时不断的主动去学习积累，接下来将自在文章中为大家具体介绍这两个知识点，希望对大家有所帮助。引入概念先来看一道题:如果 a+b+c=1000，且
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2023-08-21 15:45:11
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一、斐波那契数列（递归VS动态规划）1、斐波那契数列——递归实现（python语言）——自顶向下递归调用是非常耗费内存的，程序虽然简洁可是算法复杂度为O(2^n)，当n很大时，程序运行很慢，甚至内存爆满。1 def fib(n):
2 #终止条件，也就是递归出口
3 if n == 0 or n == 1:
4 return 1
5 else:
6
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2023-07-24 14:33:51
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一、前言TF-IDF方法的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率(TF) 高，并且在其他文章中很少出现(IDF高)，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力。二、步骤首先对文档进行特征提取操作：（1）分割句子：按照空格进行分割，去除数字以及标点符号，并将所有字符全部小写；（2）去除词汇：去除代词、冠词等功能词；（3）词干提取：去除单词的复数、过去式、比较级、最高级等形式。然后对生成的语
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2023-11-16 21:39:35
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算法是程序的灵魂，每个程序员，尤其是高手程序员，对算法的掌握应该是如数家珍，必须要熟悉。算法非常枯燥，但是研究透了对你的程序功底非常有帮助。那么用Python如何实现主流的算法呢？今天推荐一个巨牛的repo，不仅把主流的算法都讲了一遍还用Python代码实现了，一起来看一下。 01
Github标星近4万这个repo有近23个大牛一起维护的，领头的
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2023-08-14 17:04:04
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简单查找这个算法应该是最普通的算法or最直接的算法了 工作原理:在一数组里面找一个数按顺序一个一个查找如果匹配，则返回索引如果在过完一遍数组都没有匹配到，则输出none 代码展示（python）: 1 def Simple_Search(list, item):
2 for i in range(0, len(list) - 1):
3
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2023-08-09 14:14:42
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