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语义化HTML:i、b、em和strong标签

一、前言                             在HTML4.1中i和b作为表象标签分别表示斜体和粗体样式,而强调样式与内容分离的XHTML中则出现样式效果相同的em和strong表义标签...,此时我们会建议避免使用i和b标签,应该改用em和strong标签。  ...   3. em标签     W3C草案: The em element represents a span of text with emphatic stress....W3C specification    语义化的 元素 表示:局部范围内强调的内容,用于改变句子或段落的侧重点。注意其作用范围为局部,也就是阅读到某段落或句子时才会注意到。...四、参考                           http://www.zhangxinxu.com/wordpress/2011/11/i-b-em-strong-html5-%E8%AF

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EM算法

推导EM算法之前,先引用《统计学习方法》中EM算法的例子: 例1. (三硬币模型) 假设有3枚硬币,分别记作A,B,C。这些硬币正面出现的概率分别为π,p和q。...EM算法 1.模型说明 考虑一个参数估计问题,现有 ? 共n个训练样本,需有多个参数θ去拟合数据,那么这个log似然函数是: ?...2.EM算法推导 这小节会对EM算法进行具体推导,许多跟上面例子的解法推导是相同的,如果已经懂了,可以加速阅读。...值,依次迭代,EM算法就实现了。 选取初始值θ0初始化θ,t=0 Repeat { E步: ? M步: ?...}直到收敛 EM算法的基本思路就已经理清,它计算是含有隐含变量的概率模型参数估计,能使用在一些无监督的聚类方法上。

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EM算法

总第82篇 01|概念及原理: EM算法是一种迭代算法,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算法的每次迭代分两步完成:E步,求期望(expectation);M步,求极大值(maximization).所以这一算法称为期望极大算法,简称EM算法。(你看懂了吗?反正我第一次看是一脸懵。...算法,也可以说是EM算法的目的就是求取这个模型的最大化参数。...03|算法步骤: EM算法就是通过迭代求L(θ)=logP(Y|θ)的极大似然估计。 EM算法步骤的第一步就是设定一个参数初值,这是人为设定的,这个值将会影响后续的参数迭代。...Q函数: Q函数其实就是L(θ),也就是EM算法其实就是求取Q函数的极大值。 04|EM算法的应用: EM算法常用在非监督学习问题中,即训练数据只有输入没有对应的输出。

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EM算法原理总结

这就是EM算法可以派上用场的地方了。...EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法,既然我们无法直接求出模型分布参数,那么我们可以先猜想隐含数据(EM算法的E步),接着基于观察数据和猜测的隐含数据一起来极大化对数似然,求解我们的模型参数(EM...上面对EM算法的描述还很粗糙,我们需要用数学的语言精准描述。 2. EM算法的推导 至此,我们理解了EM算法中E步和M步的具体数学含义。 3. EM算法流程 现在我们总结下EM算法的流程。...EM算法的收敛性思考 EM算法的流程并不复杂,但是还有两个问题需要我们思考: 1) EM算法能保证收敛吗? 2) EM算法如果收敛,那么能保证收敛到全局最大值吗?...首先我们来看第一个问题, EM算法的收敛性。要证明EM算法收敛,则我们需要证明我们的对数似然函数的值在迭代的过程中一直在增大。

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EM算法原理总结

本文就对EM算法的原理做一个总结。 01 EM算法要解决的问题 我们经常会从样本观察数据中,找出样本的模型参数。 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数。...这就是EM算法可以派上用场的地方了。...EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法,既然我们无法直接求出模型分布参数,那么我们可以先猜想隐含数据(EM算法的E步),接着基于观察数据和猜测的隐含数据一起来极大化对数似然,求解我们的模型参数(EM...不过没关系,我们基于当前得到的模型参数,继续猜测隐含数据(EM算法的E步),然后继续极大化对数似然,求解我们的模型参数(EM算法的M步)。...04 EM算法收敛性思考 EM算法的流程并不复杂,但是还有两个问题需要我们思考:   1) EM算法能保证收敛吗?   2) EM算法如果收敛,那么能保证收敛到全局最大值吗?

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理解EM算法

本文对EM算法的基本原理进行系统的阐述,并以求解高斯混合模型为例说明其具体的用法。文章是对已经在清华大学出版社出版的《机器学习与应用》一书中EM算法的讲解,对部分内容作了扩充。...EM算法在机器学习中有大量成功的应用,典型是求解高斯混合模型,隐马尔可夫模型。如果你要求解的机器学习模型中有隐变量存在,并且要估计模型的参数,EM算法很多时候是首选算法。...高斯混合模型 EM算法的目标是求解似然函数或后验概率的极值,而样本中具有无法观测的隐含变量。下面以聚类问题和高斯混合模型为例进行说明。...下图直观的解释了EM算法的原理 ? EM算法示意图 图中的蓝色曲线为要求解的对数似然函数,黄色曲线为构造出的下界函数。...Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm.

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【机器学习】EM算法

本文介绍了一种经典的迭代求解算法—EM算法。...然后介绍高斯混合,朴素贝叶斯混合算法基于EM算法框架的求解流程。最后介绍了基于概率隐因子的LDA主题模型,这一类基于隐因子模型-包括因子分解,概率矩阵分解皆可通过EM算法求解,且与EM思想相通。...作者 | 文杰 编辑 | yuquanle EM算法 EM算法是一种迭代算法,用于带隐变量的概率模型参数的极大似然估计,是无监督学习中一大类算法求解的算法。...现在来看EM算法,给定训练样本,引入隐含的类别标签,在有监督方法中,最大对数似然函数,同样这里最大化对数似然函数的在隐变量的全期望: 其中为样本的隐变量的概率分布,。...特别是当类标签已知,像高斯判别模型那么进行参数估计,但在混合高斯模型中,而隐变量却是未知,所以我们很难直接优化。

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EM算法原理总结

这就是EM算法可以派上用场的地方了。     ...EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法,既然我们无法直接求出模型分布参数,那么我们可以先猜想隐含数据(EM算法的E步),接着基于观察数据和猜测的隐含数据一起来极大化对数似然,求解我们的模型参数(EM...不过没关系,我们基于当前得到的模型参数,继续猜测隐含数据(EM算法的E步),然后继续极大化对数似然,求解我们的模型参数(EM算法的M步)。...我们会假设$K$个初始化质心,即EM算法的E步;然后计算得到每个样本最近的质心,并把样本聚类到最近的这个质心,即EM算法的M步。...上面对EM算法的描述还很粗糙,我们需要用数学的语言精准描述。 2. EM算法的推导 image.png image.png 3. EM算法流程 image.png 4.

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EM算法及其推广

EM算法 对于一般概率模型的学习策略,我们往往会采取极大似然估计或者贝叶斯估计的方法对模型的参数进行估计,但是需要注意的是这种估计方法都是建立在待估参数全部为已经知道结果的参数(观测变量)的基础之上的。...面对上述问题我们很自然的一种想法是通过迭代算法来求解近似最大值,而EM算法正是在针对这个问题的求解过程中导出的一种来近似求解的对数似然函数极大化问题的算法。...EM算法主要分为两步: E:求期望(expectation) M:求极大(maximization) EM算法的核心思想是在既定样本数据下在因变量最有可能的分布状态下利用极大似然估计模型的参数。...算法导出 图片 图片 图片 EM算法就是通过不断求解下界的极大化逼近求解对数似然函数极大化的算法,这里的Q其实就是求logP(Y,Z∣θ)logP(Y,Z|\theta)logP(Y,Z∣θ)的期望值(...Coordinate ascent) 坐标上升法是一种与梯度下降法类似的方法,与梯度下降法不同之处在于梯度下降法目的是最小化代价函数,坐标上升法的目的是最大化似然函数; 梯度下降法每一步只更新模型参数,而Em

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EM算法及其应用

EM算法简介 首先上一段EM算法的wiki定义: expectation–maximization (EM) algorithm is an iterative method to find maximum...从算法的过程来看,EM算法对初始值敏感同时不能保证收敛到全局最优解. 至于后续的证明EM算法的收敛性,大家看我参考处的相关博客链接或者李航博士的>一书第9章有详细的证明....和EM算法之前的引入一样,隐含类别标签用Zi表示,表示样本属于类别Zi,可以假定Zi服从多项式分布,即: ? 换句话来说就是第j个cluster的权重是Φj. 假设有K个类别(cluster)....可以看出是用EM算法求解的GMM. 官方有个示例, 示例地址是使用EM算法来进行density estimation的....EM还有用在DGM(Bayesian network)中的,这些就比较高深了,暂时还没做了解,以后再补. 参考 1. EM算法在wiki上的解释 2.

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随机搜索和EM算法

其一是通过随机的搜索算法对某一函数的取值进行比较,求取最大/最小值的过程;其二则和积分类似,是使得某一函数被最优化,这一部分内容的代表算法是EM算法。(书中章节名称为Optimization) 2....EM算法 文中的EM算法介绍实在是晦涩难懂,而且各种似然函数和条件概率写法没有区别…… 可以参考 http://en.wikipedia.org/wiki/Expectation%E2%...80%93maximization_algorithm或是 JerryLead的文章(EM算法)The EM Algorithm。...此处EM算法具体表现为 1. E-step 计算(注意此处求解 ? 最后只是代入求条件概率去了,所以最后还是会有 ? 出现) ? 2. 最大化 ?...(EM算法是一种贪婪的算法,所以可能会收敛到局部最优) 对于EM算法收敛到最优值,可以证明,序列满足 ? 单且仅当 ? 时等号成立。这是因为(定义) ?

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EM算法学习(二)

EM算法的收敛速度与缺失信息比例这个量是紧密相关的,缺失信息比率其实就是EM算法中的映射的斜率,由这个斜率来控制EM的收敛的速度.缺失信息比率的最大特征值称为全局收敛率,但是p越大收敛速度是越慢的,所以定义了一个矩阵...4:EM算法的改进 在介绍EM算法的历史的时候,我们就知道了EM算法之所以被广泛的应用其实就是因为他可以能够简单的执行然后能够通过稳定的上升的算法得到似然函数最优解或者是局部最优解,这样的话,就使得EM...PX-EM算法: 1998年提出的参数扩展EM算法(PX.EM)极大的 加快了EM算法的收敛速度,PX-EM算法主导思想是为了修正M步进行协方 差的调整,得到完全数据的额外信息。...PX-EM算法的每一步都增大p(x|0*,a),由于当a=a0时,它等 于p(xlO),因此PX-EM算法的每一步都增大了有关的似然函数p(xlO),而 且PX-EM算法的收敛性质与EM算法是平行的,PX-EM...,从而使EM算法加速: 这样的话可以看出PX-EM的优点来: 1:只要对EM算法基础小的修改,设计比较简单 2:充分利用有效信息拓展完全数据,估计参数,保持了EM算法的单调收敛性,并且收敛速度快.

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