expectation

未来的情商高手，是时候练习这项技能了

一、什么是VABEV：Value（价值观）A：Assumption（假设）B：Belief（信念）E：Expectation
三米河·2016-08-27 19:42

随机森林、EM、HMM、LDA

期望最大化（Expectation-Maximization），也
qq_23617681·2016-05-23 16:07

机器学习 ： 高斯混合模型及EM算法

MixturesofGaussian这一讲，我们讨论利用EM(Expectation-Maximization)做概率密度的估计。
shinian1987·2016-05-09 20:00

ZOJ-3868-GCD Expectation（容斥）

GCDExpectationTimeLimit:4Seconds    MemoryLimit:262144KBEdwardhasasetofnintegers{a1,a2,...,an}.Herandomlypicksanonemptysubset{x1,x2,…,xm}(eachnonemptysubsethasequalprobabilitytobepicked),andwouldliket
qq978874169·2016-05-08 14:00

EM（Expectation-Maximization)算法-问题引入

参考http://www.cnblogs.com/jerrylead高斯混合模型下图以一维坐标系中的几个样本为例来说明混合高斯模型由图中可以看出，样本的分布情况可以由两个高斯分布来近似表示。这玩意就叫混合高斯模型。简单的说就是：m个样本{x1,...xm},可以分为k类，每个类别都服从高斯分布。EM算法给定训练样本{x1,...xm},与k-means中的样本一样是没有标签的，因此EM也是非监督学
yzheately·2016-04-14 15:53

EM（Expectation-Maximization)算法-问题引入

参考http://www.cnblogs.com/jerrylead高斯混合模型下图以一维坐标系中的几个样本为例来说明混合高斯模型由图中可以看出，样本的分布情况可以由两个高斯分布来近似表示。这玩意就叫混合高斯模型。简单的说就是：m个样本{x1,...xm},可以分为k类，每个类别都服从高斯分布。EM算法给定训练样本{x1,...xm},与k-means中的样本一样是没有标签的，因此EM也是非监督学
yzheately·2016-04-14 15:00

EM(Expectation Maximization)算法原理

一个简单的例子在讲EM算法之前，我们先看一个简单的例子。假设我们有两个硬币，分别叫A和B，A和B不是一般的硬币，它们投掷出正面和反面的概率是不一定一样的，我们假设A和B投掷出正面的概率分别是θA和θB。现在我们重复下面的过程5次：-从A和B中随机取1枚出来-将选出的硬币投掷10次-记录投掷出正面的次数在这之后我们得到了投掷的结果如下表所示：选中的硬币正面次数反面次数B55A91A82B46A73我
CGCVHCI·2016-04-03 21:03

统计学习方法 李航---第9章 EM算法及其推广

EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望(expectation)；M步，求极大(maximization)，所以这一算法称为期望极大算法(expectationmaximization algorithm
demon7639·2016-03-30 09:00

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

混合高斯模型（MixturesofGaussians）和EM算法     这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（densityestimation
ncut_matlab·2016-03-24 09:00

EM算法

EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望(expectation)；M步，求极大（Maximization）。EM算法的引入给一些观察数据，可以使用极大似然估计法，或贝叶斯估计法估计模型参数。
rubbninja·2016-02-17 16:00

EM聚类算法(一)

混合高斯和EM算法针对于密度估计，这里我们讨论EM(Expectation-Maximization)算法。通常我们会给定一个训练集{x(1),...,x(m)}。
BUPT_coder·2016-02-17 13:21

非监督学习之混合高斯模型和EM算法——Andrew Ng机器学习笔记（十）

0、内容提要这篇博文主要介绍：-混合高斯模型（mixtureofGaussiansmodel）-EM算法（Expectation-Maximizationalgorithm）1、引入假设给定一个训练集{
A_cainiao_A·2016-02-01 22:28

jasime 单元测试

jasmine的简单语法一个基本的jasmine测试用例如下：describe("A suite", function() {          it("contains spec with an expectation
王shichuan·2016-01-23 16:00

zoj3868GCD Expectation

链接：http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemCode=3868题意：每次给定一组n，k，接下来有n个整数，求这n个整数形成的任意集合的gcd的k次方之和。分析：n是10^5，集合个数是2^n-1个，这样太暴力了。但是我们观察到a[i] #include #include #include #include #include
Fsss_7·2016-01-22 17:00

Applied Natural Language Processing —— 读书笔记 第一章

worldknowledge对于语言理解的影响可以分作三个部分：参考性inference，期望性expectation和模糊性ambiguity。1.参考性可以理解为根据已有
lscHacker·2016-01-17 14:46

The EM algorithm个人笔记（一）

EM算法是Expectation-Maximization算法，中文翻译为期望最大化算法，按字面意思可以知道与期望和最大值有关，可以理解为计算每个样本的某种期望，然后改变一些参数最大化某
Arch_Zheng·2016-01-06 22:50

最大期望算法 Expectation Maximization概念

在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（LatentVariabl
超大的雪童子·2015-12-27 19:00

Testing in iOS（二）

代码一般按顺序执行，但是对于Asynchronouscall的情况，可能会导致测试代码执行玩，还没有callback，为了解决这个问题，testframework有个概念叫做expectation，你设置它并要满足某些条件才会继续执行
ptyuan·2015-12-24 20:44

Expectation maximization - EM算法学习总结

原创博客，转载请注明出处Leavingseason http://www.cnblogs.com/sylvanas2012/p/5053798.html  EM框架是一种求解最大似然概率估计的方法。往往用在存在隐藏变量的问题上。我这里特意用"框架"来称呼它，是因为EM算法不像一些常见的机器学习算法例如logisticregression，decisiontree，只要把数据的输入输出格式固定了，直
leavingseason·2015-12-17 17:00

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

 这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（densityestimation）。     
GarfieldEr007·2015-11-27 11:00

混合高斯模型和EM算法

这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（density estimation）。
·2015-11-12 22:57

Study notes for Expectation Maximum Algorithm

1. Introduction The EM algorithm is an efficient iterative procedure to compute the maximum likelihood (ML) estimate in the presence of missing or hidden data (variables).  It intends to es
·2015-11-12 20:33

SQL Server Code Review Checklist

That is a good first step to get a process in place to work with the team and set expectation
·2015-11-12 14:37

C# post数据时 出现(417) Expectation Failed 的解决办法

MSDN查询的解决方式是 在config文件里面加上 <configuration> <system.net> <settings>             <servicePointManager expect100Continu
·2015-11-12 12:05

C# post数据时 出现如下错误: System.Net.WebException: 远程服务器返回错误: (417) Expectation Failed 的解决办法

    .net(客户端)调用php(服务端)出现417错误 问题描述： 服务端环境： linux + apache(lighttpd) + php5 客户端环境： windowsxp + iis + .net 调用时出现如下错误: System.Net.WebException: 远程服务器返回错误: (417) Expectatio
·2015-11-11 09:17

visual studio 远程服务器返回了意外响应:(417)expectation failed

解决方法： 修改devenv.exe.config文件，添加 <servicePointManager expect100Continue="false" /> C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 11.0\Common7\IDE\devenv.exe.config  <sy
·2015-11-11 06:12

matlab-2

= gmm(X, K_or_centroids) 2 % ============================================================ 3 % Expectation-Maximization
·2015-11-11 06:21

EM算法(Expectation Maximization)

1 极大似然估计     假设有如图1的X所示的抽取的n个学生某门课程的成绩，又知学生的成绩符合高斯分布f(x|μ,σ2)，求学生的成绩最符合哪种高斯分布，即μ和σ2最优值是什么？ 图1 学生成绩的分布     欲求在抽样X时，最优的μ和σ2参数估计，虽然模型的原型已知，但不同的参数对应着不同的学生成绩分布，其中一种最简单有效的参
·2015-11-11 05:06

HttpWebRequest 下载网页Html代码 POST方式（站内使用了form方式） System.Net.WebException (417) Expectation failed

上一篇说了Get方式可以处理一般的站内搜索，假如使用了表单方式，用Get方式就获取不了。 例如: 网站站内搜索界面： 对就源码： 可以看出使用了form的post，action指向search.html，其中表单域是key; Post的提交数据格式如下： 所以提交请求应该是：key=key值&proClass=&x=26&y=15灰色部分也可以不用。
·2015-11-11 01:07

Expectation Maximization（EM）算法note

　　EM算法，之前上模式识别课上，推导过，在《统计学习方法》中没耐性的看过几次，个人感觉讲的过于理论，当时没怎么看懂，后来学lda，想要自己实现一下em算法，又忘记了，看来还是学的不够仔细，认识的不够深刻，现在做点笔记。本文是看了几篇blog和《统计学习方法》之后做的笔记，只是用来给自己做记录，很多地方都是直接引用。 一、初识 1. 迭代 　　EM算法本身可以理解为一个迭代算法，很抽象&am
·2015-11-07 11:31

Rhino Mock

阻断对原来方法的调用 Mock:A stub with an expectations than the method gets called.可以像stub一样伪造方法，阻断对原来方法的调用，expectation
·2015-11-06 08:00

EM算法(Expectation Maximization Algorithm)

文章目录 1. 前言 2.基础数学知识 2.1.凸函数 2.2.Jensen不等式 3.EM算法所解决问题的例子 4.EM算法 4.1.模型说明 4.2.EM算法推导 4.3.EM算法收敛性证明 4.4. EM算法E步说明 5.小结 6.主要参考文献 1. 前言   这是本人写的第
·2015-11-03 21:04

最大期望算法

     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
·2015-11-02 18:59

EM算法学习(Expectation Maximization Algorithm)

一、前言       这是本人写的第一篇博客，是学习李航老师的《统计学习方法》书以及斯坦福机器学习课Andrew Ng的EM算法课后，对EM算法学习的介绍性笔记，如有写得不恰当或错误的地方，请指出，并多多包涵，谢谢。另外本人数学功底不是很好，有些数学公式我会说明的仔细点的，如果数学基础好，可直接略过。 二、基础数学知识     &n
·2015-11-02 10:44

调用webservice 417

在调用webservice时有些服务器一直返回“远程服务器返回错误: (417) Expectation failed”  这个提示，解决方案： 在调用代码的最开始加入如下一句
·2015-10-31 11:48

Jasmine

Specs(it)可包含多个expect describe("A suite", function() { it("contains spec with an expectation
·2015-10-31 10:15

ExpectationMaximum

2- You may have question marks in your head, especially regarding where the probabilities in the Expectation
·2015-10-31 09:11

PRML读书会第九章 Mixture Models and EM（Kmeans，混合高斯模型，Expectation Maximization）

主讲人 网络上的尼采 （新浪微博: @Nietzsche_复杂网络机器学习） 网络上的尼采(813394698) 9:10:56 今天的主要内容有k-means、混合高斯模型、 EM算法。对于k-means大家都不会陌生，非常经典的一个聚类算法，已经50多年了，关于clustering推荐一篇不错的survey: Data clustering: 50 yea
·2015-10-30 20:43

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法

      这篇讨论使用期望最大化算法（Expectation-Maximization）来进行密度估计（density estimation）。
·2015-10-28 09:30

初识函数式编程和Lisp之后的一点感想

me.ThisBlog.Goal = “引起一些大家对函数式编程的关注和对面向对象地位的反思”; me.ThisBlog.Style = “侃大山”; if (you.Expectation =
·2015-10-27 14:46

Zoj 3868 GCD Expectation

给一个集合，大小为n ， 求所有子集的gcd 的期望和 。  期望的定义为 这个子集的最大公约数的K次方 ；  每个元素被选中的概率是等可能的 即概率 p = (发生的事件数)/(总的事件数); 总的事件数 = 2^n -1; 大小为n的集合的非空子集个数为2^n -1 期望 = p(i) *i;          
·2015-10-27 12:08

创业公司聘请的第一个雇员值得注意 6 事

　　英文原文：Hiring Employee #1 At A Startup: Expectation vs. Reality 　　我解雇了我人生中招聘的第一位员工。 　　
·2015-10-23 08:59

每日英语：Dating in China Is a Largely Commercial Transaction

In China the stakes are high from the outset: the expectation is that it should lead to marriage; never
·2015-10-22 21:13

C# 模拟post数据提交时 出现如下错误: System.Net.WebException: 远程服务器返回错误: (417) Expectation Failed 的解决办法

一般情况的代码，重点在出错的那段代码，其他的代码可以根据自己的情况写相应的代码： HttpWebRequest req=WebRequest.Create(url1) as HttpWebRequest;   req.Method="POST";   req.Accept="application/json
·2015-10-21 13:08

Scrum in Daily Work

Feature list：   User story： business purpose， user expectation， how to do   Work item：
·2015-10-21 12:47

暑期客户服务培训的要点

探索     为客户着想 Think Customer     客户期望 Customer Expectation  &
·2015-10-21 11:55

Expectation Maximization

阅读http://blog.pluskid.org/?p=81文章中的一些知识整理：=====================================================================ＡndrewNg关于EM有两个不错的课件http://www.stanford.edu/class/cs229/notes/cs229-notes7b.pdfMixturesof
langb2014·2015-09-14 21:00

EM算法

EM算法的每次迭代由两部组成：E步，求期望（expectation）；M步，求极大值（maximization）。
qunxingvip·2015-08-07 21:00

map< const char*, int, cmp_str> TypeMap;

So the result will be not our expectation.   Two solutions: Use string as the key
julian_bunny·2015-06-18 09:00

隐马尔科夫学习七（三）

hmm-learn-best-practices-seven-forward-backward-algorithm-3七、前向-后向算法(Forward-backwardalgorithm)前向-后向算法是Baum于1972年提出来的，又称之为Baum-Welch算法，虽然它是EM(Expectation-Maximization
weilianyishi·2015-06-09 21:00
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